图片中的动物轮廓是猫,但是猫披着大象皮肤纹理,将图片交给人识别,人会说是猫,如果给计算机视觉算法处理,它会说是大象。德国研究人员认为:人看的是形状,计算机看的是纹理。这一发现相当有趣,但它证明计算机算法离人类视觉还有很远距离。
普通的机器学习目前在学习具体任务的问题上可以达到很好的效果,比如车载场景的意图分类任务(导航,听音乐,查天气,打电话)。如果有足够的高质量的标注数据,可以训练出一个很强的分类模型。 在实际项目中,意图的类别经常会随着需求的变动发生改变,比如在车载场景中新增了【设置日程】的意图。为了保持意图分类的准确率,理想状态下,我们需要新意图类别【设置日程】的大量标注数据来重新训练模型;然而现实情况是,获取大量的标注数据成本很高,当需求频繁变更时,这甚至可以说是不可能完成的任务。
介绍到这里会有人问,有了webdriver等ui自动化后为什么还要用图像识别呢?我认为主要有以下这几点:
评估OCR算法识别率的指标通常有这几种: one 全对准确率:每张图片版面上有多个文本时候,每个文本都对的张数占总的张数的比例; 标签全对准确率:每张图片版面上有多个文本时候,文本对的个数占总的文本个数的比例; 平均编辑距离:平均编辑距离越小说明识别率越高。平均编辑距离主要衡量整行或整篇文章的指标,可以同时反应识别错,漏识别和多识别的情况; 字符识别准确率,即识别对的字符数占总识别出来字符数的比例,可以反应识别错和多识别的情况,但无法反应漏识别的情况; 字符识别召回率,即识别对的字符数占实际字符数的比例,可
训练CNN网络,以从所有检测部位中选取最具描述属性的人体部分;并结合整体人体作为归一化的姿态深度表示.
在人工智能领域,机器学习的效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习中的常用性能评价指标,矢量卷积与神经网格的评价指标不包括在内。
第一步,作者在编辑器中使用了与原图(带有马赛克的图片)相同的字体设置(文本大小,字体,颜色等设置),然后将 debruinseq.txt 内的文字和数字放入编辑器中并截图,这张截图中的所有文字都将被像素化后作为“搜索集”来识别原图中马赛克的真实内容:
前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧。 视频人脸检测是图片
往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六) OpenCV添加中文(五) 图片人脸检测——Dlib版(四) 视频人脸检测——OpenCV版(三) 图片人脸检测——OpenCV版(二) OpenCV环境搭建(一) 更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vipstone/faceai 前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧。 视
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
1、muggle_ocr是一款轻量级的ocr识别库,对于python来说是识别率较高的图片验证码模块。
摘自:腾讯科技 从心灵感应到对疾病完全免疫,社交网络Facebook首席执行官马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)曾对未来做出过许多大胆预言。现在,扎克伯格的梦想之一即将成为现实,即计算机可用通俗易懂的英语向用户解读图片中的内容。 扎克伯格认为,这种机器将对人机交互产生深远影响,特别是对那些存在视力障碍的人来说更是如此。他说:“如果我们能够制造这样一种计算机:它能够理解图片中的内容,并且向看不到图片的盲人进行描述,这
SSD识别系统也是一种单步物体识别系统,即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行,其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出,还来自于神经网络的中间结果。该系统分为以下几个部分:
AI其中一个很重要的应用就是物体识别。 今天我们来看看如何在Android上实现这个功能。
在深度学习进行图像识别,物体检测,语义分割,实例分割时,需要使用已经标注好的数据集来训练模型。
先用 大卷积核 对输入的整张 feature map 进行第一轮的常规卷积:
安全帽识别是用深度学习的算法对监控视频进行实时分析,如果监控画面发现人员未佩戴安全帽,鹰眸系统会发出警报提醒管理员或提醒现场工作人员自觉佩戴安全帽,系统后台还会自动保存时间、地点及相应的照片。AI人工智能在智慧工地的应用越来越多,除了人脸识别之外,对作业安全也提出了更多的安全保障,例如现在逐步在应用的火焰识别,能够及时发现险情,尽早消除安全隐患。
互联网应用保持快速发展,各类应用用户规模均呈上升趋势,其中网上外卖用户增长显著,年增长率达到 64.6%。应用使用率分布发生了较大的变化,流量识别模型需要不断更新。表 1-1 描述了 2016-2017 年中国网民各类互联网应用的使用率。
当实现一个神经网络的时候,我们需要知道一些非常重要的技术和技巧。例如有一个包含$m$个样本的训练集,你很可能习惯于用一个for循环来遍历训练集中的每个样本,但是当实现一个神经网络的时候,我们通常不直接使用for循环来遍历整个训练集
一场技术人员的狂欢又拉开帷幕。APP原理很简单,用户只需要上传一张照片,就能把自己或其他人替换为“吴彦祖”、“彭于晏”、“玛丽莲梦露”以及你想要看到的任何人。你懂的!当然,也由此诞生了一场舆论的漩涡!
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章,介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。欢迎大家点击上方篮子关注我们的公众号:磐创AI。 一、基本概念 1. 人脸识别(face identification) 人脸识别是1对n的比对,给定一张人脸图片,如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片,相对于一个分类问题,将
手势交互方式符合人类思维逻辑,具有自然性和直观性等特点。使用者不需要有过高的门槛,便可以很好地体验到人机交互的乐趣。手势识别技术具有良好的应用前景——包括电子娱乐、智能家居、VR及自动驾驶等热点领域。这个项目设计的目的就是实现简单直观的人机交互方式,并促使该技术和产品在未来大规模民用成为可能。
本文介绍了单样本学习,并以孪生神经网络在人脸识别中的应用为例进行说明。单样本学习旨在通过少量样本实现高效学习,而孪生神经网络可以用于人脸识别任务,通过比较两张图片的编码距离来识别是否是同一个人。该文还介绍了如何通过三重损失函数来训练模型,并说明了如何选择用于训练模型的图片。
人类可以很容易地推断出给定图像中最突出的物体,并能描述出场景内容,如物体所处于的环境或是物体特征。而且,重要的是,物体与物体之间如何在同一个场景中互动。视觉描述的任务是开发视觉系统来生成图像中物体的上
随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的人脸活体检测算法,已经取得了一定的进步。
上一篇介绍了腾讯人脸识别产品基本功能、使用场景和体验demo等,并详细介绍了接口返回“图片中没有人脸”的原因与解决方案。本篇作为其姊妹篇,将详细探讨接口返回“图片下载错误”的案例情况。
选自towardsdatascience 作者:Firdaouss Doukkali 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 这篇文章简要介绍单样本学习,以孪生神经网络(Siamese
Visual grounding是一项定位自然语言表达所指示目标的任务。现有的方法将通用目标检测框架扩展到这个问题上。他们将Visual grounding建立在来自预先生成的proposals或anchors,并将这些特征与文本嵌入融合,以定位文本提到的目标。然而,从这些阶段预定义的位置建模视觉特征可能无法充分利用文本查询中的视觉交叉模态文本和属性信息,这限制了解码器的性能。
这是Python改变生活系列的第四篇,在上文中讲了一个需求的解决办法,即用python识别条形码来获取快递单号。
随着互联网的不断发展,各种应用的不断推广。数据无论从存储,格式,形式,类型等方面都趋向于多样化,丰富化,指数化。数据就是价值,为何这么说呢?在机器学习,深度学习推动下,训练数据需求很大。对于分类模型,训练数据越多,分类器的准确度会在一定程度上更精确。行为识别可以说就是在这基础上演变出来的一个研究分支。那么什么是行为识别呢?我的理解是这样的,比如对于某个图片或者视频中的某个信息进行捕获,我们可以使用特征工程进行特征提取,这些特征提取说白了就是基于对图片局部中像素进行操作,对于视频,我们可以将视频按帧分解成图片,常用工具有ffmpeg,也可以使用python中基于视频分解图片的模块包自行通过调用处理。对于得到的图片,我们可以对其进行特征提取,比如常用的特征提取方法有Haar,Hog等,它们在结合具体的分类器比如adaboost,svm等可以对图片中相关特征精确提取达到一定准确度。有了特征之后,我们可以使用机器学习中分类器或者深度学习中的分类器利用已经得到特征进行训练,之后对未知图片进行预测,这也就达到了行为识别的目的。 行为识别存在问题?由于受到视频背景混乱、闭塞、视点变化等原因,对行动的准确识别是一项极具挑战性的任务,大多数现有方法对拍摄视频的环境做出某些假设。然而,这种假设在现实环境中很少成立。此外,大多数在这些方法都遵循传统的模式模式识别,包括两个步骤,第一步从原始视频中计算并提取特征,第二步通过该特征训练分类器。在现实世界中在场景中,很少知道哪些特征对手头的任务很重要,因为特征的选择是高度依赖问题。特别是对于人类行为识别。 行为识别的发展从哪开始呀?关于行为识别最早开始于19世纪中后期,科学家首先在动物行为方面进行了机械学研究[1]。但是由于当时的计算机不能处理大规模的数据计算,行为识别的研究也没有得到重视。直到20年代末期,关于行为识别的研究也是寥寥可数,当时的研究人员通过采集大量的实验数据进行分析和研究,训练并构建模型,然后匹配模型和行为序列,最终达到行为理解的目的。由于计算量的规模性,当时的研究只能局限于分析简单的行为运动。进入本世纪后,世界上多家名校和研究机构都在行为识别进行了深入研究和探索[2]。在工业界,行为识别可以说占据了普遍优势,如行程规划,用户社交行为,人员调度等领域已经出现了行为识别的相关应用。行为识别和模式识别比较火热的研究话题。 行为识别的的发展如何呢?目前行为识别的主要有两大流派:Two-Stream和C3D。Two-Stream的思想是是基于视频帧图像,其表示的是静态信息和对视频序列中每两帧计算密集光流得到的光流序列,该序列表示的是时序信息,然后利用相关深度网络对它们分别训练出一个模型,在各自网络产生结果后,对结果进行融合;它能有效的从一张图片中识别出行为的类别。利用双流CNN网络分别基于RGB图像和由视频得到的光流序列各自训练一个模型,这两个模型分别对动作进行判断,最后将两这训练结果进行融合,在UCF-101数据库上准确率达到88%,在HMDB51行为数据库达到59.4%[3]。将双流网络改成VGG-16网络,VGG-16卷积神经网络探索了深度与其性能之间的关系,通过反复堆叠33的小型卷积核和22的最大池化层,层数为16层,经实验提高了准确率[4]。C3D对CNN中的卷积(convolution)操作和池化(pooling)操作进行改良,其采用3D卷积核,在时间和空间维度上进行操作,能捕捉到视频流中的运动信息。一个用于人类行为识别的3D CNN架构,该体系结构由1个硬接线层、3个卷积层、2个子采样层和1个全连接层组成,以7帧尺寸为60×40帧作为3D CNN模型的输入。采用不同的卷积规模,最终在TRECVID DATA上的精准率达到了71.37%[5]。 可能对于深入的研究可能还有需要多去研究相关论文,多去动手上机实验。谢谢!
卷积神经网络特别适合处理像图片、视频、音频、语言文字等,这些与相互位置有一定关系的数据。
在Keras环境下构建多层感知器模型,对数字图像进行精确识别。模型不消耗大量计算资源,使用了cpu版本的keras,以Tensorflow 作为backended,在ipython交互环境jupyter notebook中进行编写。 1.数据来源 在Yann LeCun的博客页面上下载开源的mnist数据库: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 此数据库包含四部分:训练数据集、训练数据集标签、测试数据集、测试数据集标签。由于训练模型为有监督类型的判别模型,因此标签必不可少。若
大多数其他的验证码都是比较简单的。例如,流行的 PHP 内容管理系统 Drupal 有一个著 名的验证码模块(https://www.drupal.org/project/captcha),可以生成不同难度的验证码。
在日常生活工作中,出现了人脸验证、人脸支付、人脸乘梯、人脸门禁等等常见的应用场景。这说明人脸识别技术已经在门禁安防、金融行业、教育医疗等领域被广泛地应用,人脸识别技术的高速发展与应用同时也出现不少质疑。其中之一就是人脸识别很容易被照片、视频、人脸模型等方式轻易蒙混,并且网络上也传出不少破解方法。针对这些问题,人脸识别技术其实也是进行了升级迭代,当前的人脸识别系统是需要具有人脸活体检测功能的。那么人脸活体检测功能到底是什么呢?
上一期分享了模拟生成车牌的方法,今天分享一下搭建要给简单的车牌识别模型,模拟生成车牌的方法参看:车牌识别(1)-车牌数据集生成
所暴力破解的设备信息 华三路由器 设备型号 MSR900 软件版本 CMW520-R2311 所用到的工具 Firefox浏览器及其插件Proxy Switcher, OWASP ZAP代理抓包工具。 OWASP ZAP 代理抓包工具 https://www.owasp.org/index.php/OWASP_Zed_Attack_Proxy_Project PKAV HTTP Fuzzer 1.5.6(这个工具下载后内含pdf说明书可自行阅读学习) http://www.pkav.net/too
之前机器之心报道过一个跨平台人脸识别项目,在 CPU 上就能轻松跑出 1000FPS。这次介绍的项目也是一个轻量级人脸识别项目。不同的是,该项目在保持较小参数量的前提下,识别精度要高很多,并且只需要 OpenCV 和 PyTorch 就能运行。
人工智能的各个部分——例如视频分析、机器学习和深度学习——已经开始利用物联网生态系统生成的大量数据来区分数据中有价值的信息,然后将其转化为洞察力,达到智能预警和辅助决策的作用。
消防通道堵塞识别系统通过opencv+python网络模型技术,消防通道堵塞识别对消防通道的状态进行实时监测,检测到消防通道被堵塞时,将自动发出警报提示相关人员及时采取措施。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库,是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护,支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
有一款软件叫扫描全能王,想必一些小伙伴听过,这是一个OCR集成软件,可以将图像内容扫描成文字。
ImageNet 数据集的管理者为如今深度学习的进步铺平了道路。现在,他们在保护人们的隐私方面又迈出了一大步:对数据集模糊处理。
“图片是由很多像素点组成,每个像素点是由[R,G,B]三原色组成,每一种原色用范围在0~255的整数表示。所以图像分析实际上是对这些数据的分析及计算”
图片分类是机器学习中的一项常见任务。notMNIST是这样的一个数据集:图片共分为A、B、C、D、E、F、G、H、I、J十类,宽高都是28个像素,样式各异、姿态万千。下图中的图片虽然都属于A类,但外观
2018年生物特征识别冬令营(IAPR/IEEE Winter School on Biometrics 2018)由IAPR和IEEE冠名和赞助,于2018年1月29日至2月2日在深圳举办,由香港浸会大学计算机科学系、中科院自动化所和深圳大学计算机与软件学院联合主办。本文按香港中文大学助理教授吕健勤在生物特征识别冬令营(WSB2018)的报告《Deep Learning in Face Analysis》进行整理,经《生物特征识别冬令营》授权发布。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云