图为李彦宏和某个员工的对话，对话员工的头像正是周围某个吸烟员工的「吸烟照」，而且其面部用表情包替换了。 这是一个基于 AI 技术完成的项目，使用了目标检测、动作识别、人脸检测等 AI 技术。...两种技术都会有自己的应用场景，其中视频识别会对计算资源的要求比较高，更多使用在一些对实时性要求比较高的场景，比如安防领域会基于实时监控中是否出现抢劫或求救行为来自动完成报警。...而基于静态图像的动作识别则可以面向一些实时性不那么高的场景，可以用较低的计算成本来完成。 本文的控烟项目根据其采集图片数据的行为来看，应该是基于静态图像的动作识别。...目标检测是计算机视觉领域三大任务之一（另外两个是图像分类、和图像分割），该技术可以识别一张图片的多个物体，并可以定位出不同物体（给出边界框）。...；图像中人物检测和提取使用的是 PaddlePaddle 中开源的 SSD 目标检测算法；确定人脸位置使用的人脸检测的技术接口，但接口背后的人脸检测模型也是基于 PaddlePaddle 框架训练得到的
一种基于 SSD 的新型 GPU-friendly anchor 机制，旨在提高 GPU 利用率。Anchors（SSD 术语中的先验）是预定义的静态边界框，作为网络预测调整和确定预测粒度的基础。...基于 AR 的人脸检测 虽然该框架适用于各种目标检测任务，但在本文中，我们致力于探讨手机相机取景器中的人脸检测问题。由于不同的焦距和捕获物体尺寸，我们分别为前置和后置摄像头构建了模型。...在典型的非最大抑制方案中，只有一个锚点被选中作为算法的输出。这样的模型应用于后续视频人脸预测时，预测结果将在不同锚之间波动并且在时间序列上检测框上持续抖动（人类易感噪声）。...图 4 显示了所提出的正面人脸检测网络的平均精度（AP）度量（标准 0.5 交叉联合边界框匹配阈值）和移动 GPU 推理时间，并将其与基于 MobileNetV2 的目标检测器（MobileNetV2-...图 6 回归参数预测质量 应用 上述模型可以在完整图像或视频帧上运行，并且可以作为几乎任何与人脸相关的计算机视觉应用的第一步，例如 2D / 3D 人脸关键点、轮廓或表面几何估计、面部特征或表情分类以及人脸区域分割
本周，我基于 Observation 框架重构了项目中的状态管理代码，测试结果出乎意料地好。...除了性能提升之外，这种基于类的状态管理方式还为我带来了许多新的灵感，使状态管理更加贴合 SwiftUI 的实践。它让状态的拆分和组合不再局限于纯粹的状态管理代码。...这样的层次结构营造出了立体效果，使得用户在观看图标时，图标能够通过非背景层的 alpha 通道微妙地膨胀，进而呈现出凸显的视觉效果。...文章中，作者详尽地介绍了这一工具的技术实施方案，涵盖了从文本文件检测、分句处理到词语检测和整体工具集成的各个环节。...他还分享了开发过程中遇到的一些主要挑战，如如何准确识别文本文件、进行文本分句校准、中文纠错检测与校准，以及在非终端环境中实现与 python 脚本的互通。
OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。...借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则...计算机视觉作为人工智能的分支学科之一、符合未来科技发展方向，OpenCV是开源的可以商业应用的最流行的计算机视觉框架，包含了3000多个算法实现，其SDK支持Java、C++、Python等编程语言，支持...） 7.3 处理相机预览帧图像 （实现对预览帧的处理，同时知道过多的JNI方式调用OpenCV API会导致性能问题） 7.4 在预览帧中实现人脸检测（实现一个实时的人脸检测例子...，完整了整个美容算法、是对图像处理知识的这运用） 第10章 人眼实时跟踪与渲染 10.1界面显示与相机预览 10.2 人脸检测与跟踪 10.3寻找眼睛候选区域
模型训练篇：基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景，介绍数据样本采集、算法模型训练和算法模型测试的过程，让大家都人脸识别有一个完整的直观的认识； 算法原理篇：基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景...；模型应用，包括实时视频采集、实时图像抓拍、实时人脸检测、实时人脸特征点标定、实时人脸特征点对齐、实时人脸比对、实时眨眼识别、实时张嘴识别。...学习框架层主要包括计算机视觉相关的Opencv、Dlib、TensorFlow和Keras。...计算机视觉技术层主要包括实时视频采集、实时图像抓拍、实时人脸检测、实时人脸特征点标定、实时人脸特征点对齐、实时人脸比对、实时眨眼识别、实时张嘴识别等。人脸识别系统的技术架构如下图所示： ?...数据端负责数据资源和模型资源的管理和维护，包括注册人脸图像库、注册人脸标签库、人脸区域检测模型、人脸特征点标注模型和人脸验证模型等。人脸识别系统的应用架构如下图所示： ?
1 概括 半监督框架下，研究者提出了一种端到端的基于内存的分割网络（MemSeg）来检测工业产品的表面缺陷。...2 背景 工业场景下的产品表面异常检测对于工业智能的发展至关重要。 表面缺陷检测是在图像中定位异常区域的问题，例如划痕和污迹。...此外，为了更有效地协调来自内存池的信息和输入图像，MemSeg引入了多尺度特征融合模块和新颖的空间注意力模块，大大提高了模型的性能。 3 新框架分析 上图就是MemSeg整体框架图。...计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。...扫码关注 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 往期推荐 Fast YOLO：用于实时嵌入式目标检测（附论文下载） 计算机视觉研究院：AI
中多媒体框架之一，基于 Object-C/Swift 接口，可以用来播放，编辑，重新编码音视频文件。...我们可以通过 AVCaptureSession 输入设备实时捕捉处理图像信息。下面是 iOS 系统中的 AVFoundation 媒体架构： ? 通常，我们使用高级接口就可以满足我们的大部分需求。...,CoreMedia , CoreVideo， 这些框架是 iOS 为开发提供的 C 语言接口，AVFoundation 底层技术就是使用的这些 C 语言框架。...这里我们姑且抛砖引玉， 在以后的文章中我们将开放一款 相机 APP。 AVFoundation Capture 子系统为 iOS 的视频，照片和音频捕获服务提供了通用的高级体系架构。...要开启实时捕获，需要实例化 AVCaptureSession 对象并添加合适的输入和输出。 下面是如何配置捕获设备用以录制音频。
该文提出了一种基于深度卷积和递归神经网络的新型深度网络体系结构，用于单图像去雨。 华中科技大学白翔老师团队在自然场景文本检测与识别领域成果颇丰。...本文使用了不同的主干网络（VGG和ResNet）和不同的检测框架（Faster R-CNN和R-FCN）充分检验了该训练框架的性能和泛化能力。...人物检索问题的主要难点在于，给定的图像和该人物在数据库中的实例在视觉观感上有时有较大差别。为了应对这个难点，本文提出了一种基于基于特征和时序链接的标签传播算法。...在传统的基于检测框的指标 bbox AP上，这个新的框架也分别达到了单模型 54.1% 和多模型的 56.0% 的性能，比去年冠军的结果，50.5% 和 52.6%，也有较大的提升。...通过这些模块的组合，可以迅速搭建出各种著名的检测框架，比如 Faster RCNN，Mask RCNN，和 R-FCN 等，以及各种新型框架，从而大大加快检测技术研究的效率。
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域，具有丰富的应用场景和商业化价值，全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。...人脸识别是视觉 AI 领域中技术成熟度、商业应用程度都比较高的一个技术。人脸识别又称为面部识别，是基于生物特征的识别方式。...人脸识别系统首先用摄像头采集含有人脸的图像或视频流，然后用人脸检测技术检测人脸位置、定位五官关键点、提取人脸，随后才能进行人脸图像预处理及人脸特征提取。...| 实现与应用 实现 人脸识别是对摄像头采集到的人脸图像信息进行分析，这一过程主要包括了人脸检测、特征提取和特征比对。...Milvus Milvus 支持使用多种 AI 模型向量化非结构化数据，并为向量数据提供搜索分析服务。它可处理的业务包括图像处理、机器视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统以及新药发现。
ABOUT 计算机视觉研究院 计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。...VX：2311123606 往期推荐 Yolov7：最新最快的实时检测框架，最详细分析解释（附源代码） SSD7 | 对嵌入式友好的目标检测网络，产品落地 精度提升方法：自适应Tokens的高效视觉...全新设计的超实时Anchor-free目标检测算法（附源代码下载） 目前精度最高效率最快存储最小的目标检测模型（附源码下载） CVPR小目标检测：上下文和注意力机制提升小目标检测（附论文下载） Double-Head...VS Code支持配置远程同步了 改进的阴影抑制用于光照鲁棒的人脸识别 基于文本驱动用于创建和编辑图像（附源代码） 基于分层自监督学习将视觉Transformer扩展到千兆像素图像 霸榜第一框架：...工业检测，基于差异和共性的半监督方法用于图像表面缺陷检测 CLCNet：用分类置信网络重新思考集成建模（附源代码下载）
自iOS10以来，苹果开始把基于深度学习的人脸检测方法融入系统中。随着苹果的Vision框架的发布，开发者们可以在自己的app中运用这项技术以及许多其它的计算机视觉算法。...在CVPR2001论文中共同提出的一种人脸检测框架。...它极大地提高了人脸检测的速度和准确率，是第一个实时的人脸检测算法，即便到现在也还有巨大影响力），然后苹果又在 CIDdetector 中加入了一些基于传统计算机视觉方法的优化。...不管是处理摄像头实时捕捉的视频流、处理视频、还是处理磁盘以及网上的图像，人脸检测都应当达到好的工作效果。它应当在各种图像表示和格式下都能工作。...Vision框架还通过中间过程的高效处理和复用进行了一些优化。人脸检测、面部关键点检测以及其它一些计算机识别任务都可以在同一张缩放后的中间过程图像上工作。
2001年，计算机视觉研究人员 Paul Viola 和 Michael Jones 提出了一个框架，以高精度实时检测人脸。 这个框架可基于训练模型来理解「什么是人脸，什么不是人脸」。...如果所研究的图像通过了特征比较的每个阶段，则已检测到人脸并且可以继续操作。 尽管 Viola-Jones 框架在实时应用程序中用于识别人脸精确度很高，但它存在一定的局限性。...如基于区域的卷积神经网络 (R-CNN) 和单镜头检测器 (SSD)来帮助改进流程。 卷积神经网络 (CNN) 是一种用于图像识别和处理的人工神经网络，专门用于处理像素数据。...R-CNN 在 CNN 框架上生成区域提议，以对图像中的对象进行定位和分类。...人脸检测已经从基本的计算机视觉技术发展到机器学习 (ML) 的进步，再到日益复杂的人工神经网络 (ANN) 和相关技术，结果是持续的性能改进。
十一、人脸检测，跟踪和识别 十二、深度学习简介 第 4 部分：移动和 Web 计算机视觉 十三、使用 Python 和 OpenCV 的移动和 Web 计算机视觉 十四、答案 Python OpenCV3...、人脸上的乐趣 五、光学字符识别 六、实时对象检测 七、实时汽车检测和距离测量 八、OpenGL 图像高速过滤 九、答案 OpenCV 图像处理学习手册 零、前言 一、处理图像和视频文件 二、建立图像处理工具...三、使用 OpenCV 处理图像 四、深度估计和分割 三、检测和识别人脸 六、检索图像并将图像描述符用于搜索 七、建立自定义对象检测器 八、追踪对象 九、相机模型和增强现实 十、使用 OpenCV 的神经网络简介...无标记增强现实 四、使用 OpenCV 探索运动结构 五、使用 SVM 和神经网络识别车牌 六、非刚性人脸跟踪 七、使用 AAM 和 POSIT 的 3D 头部姿势估计 八、使用 EigenFace 或...前言 一、图像处理入门 二、采样、傅里叶变换和卷积 三、卷积与频域滤波 四、图像增强 五、基于导数的图像增强 六、形态图像处理 七、提取图像特征和描述符 八、图像分割 九、图像处理中的经典机器学习方法
CICO : 用于视觉分析任务的内容感知图像压缩框架 本演讲介绍了一种内容感知图像压缩优化框架 CICO，实现视觉分析任务的低带宽和低延迟的卸载(offloading) 。...万字长文详解静态图和动态图中的自动求导机制 自动求导（AutoDiff）机制是当前深度学习模型训练采用的主要方法，而在静态图和动态图中对于自动求导的处理是不一样的。...基于特征点检测的人脸融合技术 所谓人脸融合：给定输入人脸A、B，输出的人脸C具有A和B共同的特征，是一张全新的人脸，也可以说是一张假脸。...人脸融合的过程主要有三步：人脸特征点定位，人脸融合，人脸交换。 计算机视觉项目-人脸识别与检测 人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。...人脸识别通用的流程主要包括人脸检测、人脸裁剪、人脸校正、特征提取和人脸识别。 人脸关键点的应用场景及重难点解析丨Dev for Dev 专栏 人脸检测、人脸关键点检测，是计算机视觉的基础算法。
基于PixelAI上层视频业务可以快速搭建符合自身业务特色的实时交互视觉特效。...比如在人脸识别计算中，关键点和表情计算时都会传入人脸图片，这时就会产生资源浪费的现象。视频处理多任务情况时一定会有多任务学习框架，基于多任务降低冗余计算量。...1.4.1 PixelAI内涵与外延 基础算法包括人脸检测、人形分割、手势识别、姿态识别、视觉跟踪、场景分类（分类、定位网络）和图像处理（锐化、美颜）模块，基于底层算法可以泛化出上层的内容。...做人脸检测需要全图像搜索，关键点回归只是在小的图像上进行回归，所以检测和关键点回归在执行速度上是完全不同的。...为了控制人脸检测的耗时问题，阿里在首帧检测中使用全图像搜索，之后十帧通过跟踪网络进行关键点回归，图像在短时间内出现较大幅度变化时再使用全图像搜索，如此循环执行使检索时间缩短到15ms以内。
随着机器学习（ML）的新进展以及越来越多的API和库的出现，计算机视觉也变得越来越容易。Google的ML Kit是最近提出的一个新的基于机器学习的库，可以快速访问计算机视觉输出。...介绍 在实时通信（RTC）中最常见的机器学习（的例子是计算机视觉。然而，除了使用人脸检测进行识别、跟踪和增强之外，我们还没有看到这些算法的许多实际应用。...人脸检测API 一旦你有了UIImage的框架，你可以将它传递给ML Kit人脸检测器。正如我们稍后在大多数情况下会看到的那样，您只会传递一定比例的帧，以减少对CPU使用率的影响。...结论 即使这个用例非常简单，它也使我们有机会评估新的有前途的ML Kit框架。 它让我们看到了向应用程序添加新计算机视觉功能的价值和便利性。...下一步 从技术角度来看，这次评估的下一步将是使用定制模型（可能使用CoreML）来实现更复杂的用例。 我们想到的是基于生成对抗网络的图像重建，用于非理想网络条件下的视频传输。
目标检测作为图像处理和计算机视觉领域中的经典课题,在交通监控、图像检索、人机交互等方面有着广泛的应用。它旨在一个静态图像(或动态视频)中检测出人们感兴趣的目标对象。...自Hinton教授提出深度学习理论，越来越多的研究人员发现在目标检测领域应用深度学习，可以有效提高检测效果和性能，于是深度学习在实时视频的目标检测开始获得大规模的应用。...传统检测算法 传统的目标检测一般使用滑动窗口的框架，主要包括三个步骤：先利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域；然后提取候选区域相关的视觉特征——比如人脸检测常用的Harr-like特征...DPM把物体看成了多个组成的部件（比如人脸的鼻子、嘴巴等），用部件间的关系来描述物体，这个特性非常符合自然界很多物体的非刚体特征。...图6 SSD框架 SSD的网络分为两部分，前面的是用于图像分类的标准网络（去掉了分类相关的层），后面的网络是用于检测的多尺度特征映射层，从而达到检测不同大小的目标。
中介绍了如何基于 AVFoundation 和 Metal 来构建高效的 EDR 渲染管线。...基于 CoreVideo Display Link 实时访问解码后的的视频帧并送给 CoreImage filter 或 Metal shader 来进行图像或特效处理，最后将处理后的视频帧交给 Metal...，我们可以选择不同的框架来实现： 简单的播放 HDR 视频，可以使用 AVKit 和 AVFoundation； 在指定的 layer 上播放 HDR 视频，可以使用 AVPlayerLayer； 对...对于非 HLS 协议的内容，AVFoundation 则提供了新的 API 来支持产品广告。...使用 MetalFX Upscaling 则可以生成较低分辨率的图像，然后让框架动态生成高质量、高分辨率图像，这样也能以更低成本获得更高的帧率。
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