这里的会员指的是iCartoonFace：一个卡通人脸识别的基准数据集，爱奇艺与此同时设计了卡通和真人多任务域自适应策略来提高卡通人脸识别的性能。
试试爱奇艺推出的这个卡通人脸识别基准数据集iCartoonFace，用它训练AI帮你找动漫素材，效率分分钟翻倍。
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Alexandre Attia是《辛普森一家》的狂热粉丝，在之前他已经写了一篇用卷积神经网络来识别20个辛普森人物的教程。给定一个人物图片后，该模型能返回该图片的所属类别，识别效果相当好，F1分值可达96%。 量子位翻译过这篇教程：刷剧不忘学CNN：TF+Keras识别辛普森一家人物 | 教程+代码+数据集 相关数据集已经在Kaggle上开源，但是该CNN模型每次只能识别单个人物，且不能指出该人物的图片位置。 作者不满足于只构建了一个简单
又或者，只想给自己的二次元老婆剪个出场合辑，却不得不在各大搜索引擎搜索关于她的照片？
自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域研究最多的主题之一。近年来，传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法代替。目前，人脸识别技术广泛应用于安防、商业、金融、智慧自助终端、娱乐等各个领域。而在行业应用强烈需求的推动下，动漫媒体越来越受到关注，动漫人物的人脸识别也成为一个新的研究领域。
本文是悉尼大学博士二年级学生侯志依据三篇发表在CVPR2021和ECCV2020的论文写成的综述文章。
今天跟大家重磅介绍华中科技大学刚刚开源的一款人体姿态迁移算法，其基于GAN思想构建，效果好到简直令人不可思议，论文《Progressive Pose Attention Transfer for Person Image Generation》已中 CVPR 2019 Oral，非常值得一读～
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展，今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核，而是基于深度学习等人工智能技术，和海量训练数据，提供综合性的图像智能服务，应用场景包含相册、信息流、社交、广告等，每天分析、处理海量图片，可以大幅提升各类产品的体验、效率。
---- 新智元报道 来源：老罗不说 作者：罗予晨 编辑：好困 【新智元导读】其实，ChatGPT是可以识别图片的！你只需要输入图片网址，并确保图片能不受限制地被OpenAI的服务器读取到。 因为ChatGPT网页上没有上传图片按钮，所以一般人都不知道它能识别图片。但是其实它是可以识别图片的，你需要输入图片网址，确保图片不需要登录或者其他限制条件就能被美国服务器读取到。 目前看它读取Wiki、CNN图片都没有问题。 那么它能识别出什么内容？ 普通新闻图片 ChatGPT没有识别出具体的装备型号
回到我们的正题，对于世界杯的球星们，人们知道的一般都是C罗，梅西，德罗巴等巨星，而对一些其它球星却很少了解。对于这些球星，你认识的有多少呢？下面就跟我一起认识一下这些球星，看看你是不是真球迷。
2016年被称为人工智能元年，人工智能开始受到广泛关注。2017年伊始，携程就开启了AI贺岁大片，推出集成图片识别和诗歌机器人双重高难度AI引擎的“小诗机”项目。 项目上线短短几天，受到数百万人的追捧
导读：在线社交媒体平台的发展，带来了细粒度检索、视频语义摘要等媒体智能服务的巨大需求。现有的视频理解技术缺乏深入的语义线索，结合视频中人物的社交关系才能更完整、准确地理解剧情，从而提升用户体验，支撑智能应用。这里主要介绍我们将动态分析和图机器学习相结合，围绕视频中的人物社交关系网络所开展的两个最新的工作。主要内容包括：
近几年来，兴起了一股人工智能热潮，让人们见到了AI的能力和强大，比如图像识别，语音识别，机器翻译，无人驾驶等等。总体来说，AI的门槛还是比较高，不仅要学会使用框架实现，更重要的是，需要有一定的数学基础，如线性代数，矩阵，微积分等。
图片鉴黄服务市场容量巨大，作为移动互联网行业最为热门的创业领域，移动社交类App每天生产大量图片，并有无数色情图片混杂其中，所以高效准确地鉴别和剔除淫秽色情信息成为一项十分艰巨的任务。 此外，移动直播的大热也导致图片鉴黄需求大增，尤其对于中小开发团队而言，直播平台很可能因为人力监管问题而在涉黄审核方面出现风险。而自主研发鉴黄功能或增加审核人员又会增加产品和服务外的支出，给前期开发造成额外压力。利用人工智能图像识别技术进行高效准确的自动化鉴黄服务，能降低企业使用鉴黄服务的技术门槛，帮助企业有效减少相关人力成
论文标题：Unknown Identity Rejection Loss: Utilizing Unlabeled Data for Face Recognition
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Alexandre Attia是《辛普森一家》的狂热粉丝。他看了一系列辛普森剧集，想建立一个能识别其中人物的神经网络。 接下来让我
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.
很多小伙伴从小白学PS学了大半年，恐怕还对这款软件不温不火的，平常的一些操作也是中规中矩，非常的木讷，其实啊，很多时候我们找的素材不是恰如其好，你换个小技巧，没准就能达到锦上添花的效果，下面就为小伙伴揭秘些5个设计师会惯用的套路！
ps是我们常用的一款处理平面图像的软件，其功能十分强大能够制作出逼真的效果。那么在ps中我们如何实现拉伸图片时不变形？
首先我们了解到虚拟数字人根据人物图形资源的维度，数字人可以分为2D和3D两大类。2D数字人从外形上可以分为2D真人和2D卡通。
在本期 CSDN 技术公开课Plus：《多模态人物识别技术及其在视频场景中的应用》中，爱奇艺科学家路香菊博士将为大家介绍了多模态人物识别技术及在视频场景中的应用。大家可以学习到爱奇艺在多模态技术领域的三项主要研究工作，并且在爱奇艺视频中是如何应用这些技术的。
AI 科技评论按：CVPR 2018 将于 2018 年 06 月 18-22 日在美国盐湖城举办，除了主会议程，各式各样的 Workshop 也值得大家一探究竟。 其中，CVPR 2018 Visual Understanding of Humans in Crowd Scene (VUHCS 2018）Workshop 尤为亮眼，该 Workshop 由新加坡国立大学 LV 组联合美国卡内基梅隆大学、中国中山大学主办。今年，主办方在 VUHCS 2017 的基础上进行了延伸与拓展，除接收相关论文，还将迎
选自Github 机器之心编译 参与：路雪 仅用 Python 和命令行就可以实现人脸识别的库开源了。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。 该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app，支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。 有了世界上最简单的人脸识别库，使用 Python 或命令行，即可识别和控制人脸。 该库使用 dlib 顶尖的深度学习人
人脸检测器是一个基于 AI 联合实体数据一起开发的用于支持广播业务的应用程序。人脸检测器是一种实时人脸识别系统，用于识别人脸，并在输入视频流中显示人物姓名。
该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。这也提供了一个简单的
前几日，微软静悄悄地删除了一个公开的名人图片数据集。这个本为世界上最大的公开人脸识别数据集，现在已经不能通过微软的渠道访问。
本月，北京首次关停涉黄直播平台“夜魅社区”。此前，映客、花椒等在直播、陌陌等平台的数十位主播因涉黄被永久封禁，商业需求激增“鉴黄师”职业，“鉴黄”势在必行。
在全球信息产业高速发展的背景下，IDC预测，2018 到 2025 年之间，全球产生的数据量将会从 33 ZB 增长到 175 ZB， 复合增长率27%，其中超过 80%的数据都会是处理难度较大的非结构化数据，如文档、文本、图形、图像、音频、视频等。非结构化数据在大数据时代的重要地位已成为共识。近些年，伴随着大数据存储、人工智能(AI)等技术的蓬勃发展，非结构化数据的价值得到了巨大的发挥。如：自然语言处理、图像识别、语音识别等技术，已在各行业得到广泛应用，并不断的提炼数据中的价值。
2018年4月，京东Y事业部对外发布全球首款全自动智能图片合成处理软件——么么照。么么照可实现“发丝级”识别精度的全自动抠图效果，能够满足于买家秀、社交、海报制作等应用场景，未来还将覆盖邀请函、电子名片、直播等静态图片及动态视频的应用。给用户带来更丰富有趣的玩法及全新的互动体验。 么么照以人像抠图为核心，可实时更换背景/贴纸，并支持全身效果合成，由来自于京东美国硅谷研发中心数字科技团队提供了领先的AI及AR技术，可创造出内容更加丰富的创意表达，极低的学习门槛让用户可轻松上手进行创作。目前么么照已发布iOS
根据人走路的姿态进行身份识别的任务叫做步态识别。它属于基于人体生物特征进行识别的范畴。在智能视频监控领域，具有很高的实用价值。它可以绕过被识别人的伪装，直接根据其走路的姿势来识别人物身份。
这里仅仅介绍一下AI图像识别App的实现原理，AI的基础技术细节不在本文讨论范围。通过拓展即可开发出一款完全自行训练AI模型，用于特定识别场景的App了。
去年展会上，出PS（P图神器Photoshop）的Adobe公司又出了一款新神器——Character Animator
零样本信息抽取（Information Extraction，IE）旨在从无标注文本中建立IE系统，因为很少涉及人为干预，该问题非常具有挑战性。但零样本IE不再需要标注数据时耗费的时间和人力，因此十分重要。近来的大规模语言模型（例如GPT-3，Chat GPT）在零样本设置下取得了很好的表现，这启发我们探索基于提示的方法来解决零样本IE任务。我们提出一个问题：不经过训练来实现零样本信息抽取是否可行？我们将零样本IE任务转变为一个两阶段框架的多轮问答问题（Chat IE）,并在三个IE任务中广泛评估了该框架：实体关系三元组抽取、命名实体识别和事件抽取。在两个语言的6个数据集上的实验结果表明，Chat IE取得了非常好的效果，甚至在几个数据集上（例如NYT11-HRL）上超过了全监督模型的表现。我们的工作能够为有限资源下IE系统的建立奠定基础。
用户只需拍摄一段视频并将其加载到 Storyboard 中即可将视频转换为单页漫画的布局。该应用会自动选择有趣的帧，并将其应用于6种视觉样式中的一种。生成的漫画大约1.6万亿种不同的可能性！
背景：随着数据量的不断积累，海量时序信息的处理需求日益凸显。作为时间序列数据分析中的重要任务之一，时间序列分类应用广泛且多样。时间序列分类旨在赋予序列某个离散标记。传统特征提取算法使用时间序列中的统计信息作为分类的依据。近年来，基于深度学习的时序分类取得了较大进展。基于端到端的特征提取方式，深度学习可以避免繁琐的人工特征设计。如何对时间序列中进行有效的分类,从繁芜丛杂的数据集中将具有某种特定形态的序列归属到同一个集合，对于学术研究及工业应用具有重要意义。
参考：让你拥有专属且万能的AI摄影师+AI修图师——FaceChain迎来最大版本更新
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在为全球范围内最具创新力的青年学者搭建产学研合作及学术交流的平台，提供了解产业真实问题，接触业务实际需求的机会，并通过连接青年学者与企业研发团队的产学科研合作，推动双方学术影响力的提升及应用成果的落地，为科技自主研发的探索和创新储备能量。 本年度共设立9个重点技术方向，29项研究命题 申报截止时间：2019年6月15日24:00 上期我们介绍了智慧教育&机器学习 本文将介绍计算机视觉及模式识别 欢迎海内外青年学者关注并申报。 三、计算机视觉及模式
本文介绍了腾讯AI Lab在计算机视觉领域的最新研究成果，包括人脸和OCR技术的最新进展、相关竞赛和落地应用。团队在多个国际权威榜单上名列前茅，并首次提出了“级联回归”算法，有效提升了OCR的准确度。此外，团队还介绍了如何将人脸识别技术应用于安全领域，以及OCR技术在医疗领域的应用。
文章目录 背景介绍 前沿方法介绍 基于音乐的动作编排 背景介绍 在现实应用中，由于舞蹈中肢体活动较灵活和摄像头角度变化，导致人体各部位的可视信息变化颇大，从而为生成高分辨率的目标舞蹈图像带来巨大挑战。
哈利·波特里有项魔法“黑科技”很让我等麻瓜羡慕——照片会动甚至会从平面照片中伸出头或者手和你互动。
大家好，我是爱奇艺的刘小辉，本次我分享的题目是《AI加持的竖屏沉浸播放新体验》，我会从三个方面介绍竖屏沉浸播放是什么，为什么这么做，我们是如何做的。
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入，学会如何使用 Python 实现一个博客，桌面词典，微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习，将具备独立的Python开发能力。
在图像中识别出人物并在人物上标注矩形边界框，同时计算出矩形的中心坐标（质心），并标注其唯一ID。
face_recognition是世界上最简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。
在实现人脸识别之前，我们先简单了解一下OpenCv的一些基本操作。在此之前，我们需要先安装OpenCv，我们使用pip安装：
转载自：大数据文摘，未经允许不得二次转载 📷 先做一个简单的小测试。 这里有几组图片，不要怀疑，每组图片都有一张是合成的“假脸”。 📷 左边为假 📷 右边为假 📷
在油库、加油站、化工厂等场景中，安全生产是首要的监管问题，因为有易燃物品的存放，打电话很容易引起火灾爆炸等安全事故，造成巨大的生命和财产损失。因此，对人员行为的监管是安全的关键，在一些特定场合需要禁止人员打电话。传统的监管方式容易造成疏漏，利用AI智能识别技术则可以实现高效监管和及时预警。
随着计算机视觉技术和安防监控技术的不断发展，基于AI算法的人体姿态识别技术也得到了广泛的应用。然而，传统的安防监控系统通常只局限于简单的视频监控等功能，无法准确地识别人体的姿态，使得一些安防监控存在着一定的漏洞和不足之处。
2018 Geekpwn CAAD（对抗样本挑战赛）继承了 NIPS CAAD 2017 比赛的形式，但同时也添加了一些新的挑战。2018 年 10 月，吴育昕和谢慈航受邀参加 Geekpwn CAAD CTF，这是一场展示不同类型对抗样本攻防的现场比赛。
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