如今已是数字化时代，彩色的图片越来越多的图片进入到日常生活中。有很多的时候，大家可能会并不清楚一张图片的来源，这就需要用到一些在线识别图片来源的程序。那么在线识别图片的来源的程序是如何工作的？在众多的识别程序中，如何去选择好的识别程序呢？项目就来为大家简单介绍一下。
智能门锁在经过2018年的爆发直至近几年来的持续增长，目前市场上各类的产品基本都涵盖了密码、刷卡、指纹这几项关键的开门方式，人脸识别技术作为一种新的引用技术，成为众多厂家为追求产品差异化而形成的一种趋势。
本文讲述了一位技术社区的内容编辑人员对谷歌人工智能在图像识别领域的失误进行分析，并探讨了人工智能在某些领域可能产生的错误。文章指出，人工智能在图像识别领域的失误可能是因为训练样本的偏差或误导，也可能是因为算法本身不够完善。这些失误可能影响到人工智能在安全领域的应用，如自动驾驶汽车等。作者呼吁，在人工智能的应用过程中，需要警惕这些错误，并加强人类对人工智能的监督和干预。
人工智能技术日益成熟，而计算机视觉是这个领域的“兵家必争之地”。在有着“AI黄埔军校”之称的微软亚洲研究院，研究了12年计算机视觉的危夷晨如今是旷视科技上海研究院负责人，且听他详尽阐述如何用数据科学实现计算机视觉的应用。
那么将 Whisper 与 Stable Diffusion 结合，可以直接完成语音生成图像的任务。用户可以语音输入一个短句，Whisper 会自动将语音转化为文本，接着，Stable Diffusion 会根据文本生成图像。
作者：lincolnlin，腾讯 WXG 专家研究员 微信识物是一款主打物品识别的 AI 产品，通过相机拍摄物品，更高效、更智能地获取信息。2020 年，微信识物拓展了更多识别场景，上线了微信版的图片搜索。本篇文章将与大家分享微信识物从识物拓展到通用图像搜索领域的发展过程。 微信识物 以上小视频简单介绍了识物的产品形态，它对微信扫一扫的扫封面能力进行了升级。打开微信扫一扫，左滑切换到“识物”功能，对准想要了解的物品正面，可以获取对应的物品信息，包括物品百科、相关资讯、相关商品。在微信识物发布不久，也
上图：泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）在Gfycat上。图片来源：Gfycat 人工智能有没有被放到一个更愚蠢的人类努力？Gfycat表示，它正在推出Gfycat AI来应用机器学习，以改善动画GIF（与图形交换格式的互联网模因相关联的愚蠢的移动图像，或GIF），具有更好的人脸识别和视频游戏角色识别等功能。 Gfycat AI有三个不同的机器学习项目：Maru，Felix和Angora。它们都是以猫的名字命名的，这是互联网的痴迷。 Maru项目使用面部识别技术来识别GIF中的人。到目前为止，P
据软件网站介绍，该软件可以实现对 知乎文章采集及图文下载（可下载专栏列表、文章、回答列表、单个回答、视频列表等，用于将相应的链接放在指定文本当中运行软件即可下载，下载下来的图文效果同网站。
随着人工智能领域的越来越热，巨头们纷纷杀入了战场。雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)总结了国外十家由科技巨头创立的，处于AI商业化应用研究最前沿位置的人工智能实验室，帮助大家随时掌握AI的最新动态。 谷歌：人工智能实验室，DeepMind 谷歌人工智能实验室 谷歌旗下实际上有两家互相独立的人工智能实验室，谷歌人工智能实验室负责谷歌自身产品相关的AI产品开发，大名鼎鼎的第二代人工智能系统TensorFlow就是在这里诞生的。谷歌内部采用的是“嵌入式模式”，也就是说每个人员都在平
Google Search Console直译过来的意思就是：谷歌搜索控制台，通过这个工具，你可以看到网站在Google搜索里的表现。从而帮助你调整关键词等数据，还提供了一些提交网站地图、提交网址、隐藏索引结果、修复抓取问题等等功能给你使用。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家，同这些国际大拿同台交流，如果你不想错过这个机会，请用邮件直戳我心，lizongren@leiphone.com 随着人工智能领域的越来越热，巨头们纷纷杀入了战场。雷锋网总结了国外十家由科技巨头创立的，处于AI商业
图片验证码采用加干扰线、字符粘连、字符扭曲方式来增强识别难度，对于以上类型的验证码均不支持。 支持的弱验证码如下：
4个小时，5篇保密合同，30个法律问题。在这场巅峰对决中，人类与AI谁会略胜一筹？
12月6日 360全球首个发现国家级0day攻击 “毒针”行动瞄准俄总统事务管理局
车载上一般使用的是数字摄像头，它可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里。
【导读】谈到人工智能（特别是计算机视觉领域），大家关注的都是这一领域不断取得的进步，然而人工智能到底发展到什么程度了？AI 已经成为万能的了吗？Heuritech 的 CTO Charles Ollion 希望通过他的文章可以揭露一些当前的真实情况。接下来就让我们一起看看这位作者都谈了什么内容吧！
图像识别（Image Recognition）是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。
---- 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
先前在为大家介绍OCR识别技术时，在图像预处理部分提到了灰度化，大家可能会产生疑惑：为什么做图片识别要将彩色图像灰度化呢？
导读 美国密歇根大学开发出由忆阻器制成的神经网络系统，也称为储备池计算系统。它教会机器像人类一样思考，并显著提升效率。 背景 神经网络，是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构，模仿动物神经网络行为特征，进行分布式信息处理的数学模型。神经网络中的算法可以通过训练，模仿人脑识别语音和图片的方式。但是，运行这种人工智能系统，往往会耗费很多的时间和能量，这也成为了这一技术的主要瓶颈。 之前，笔者介绍过法国科学家利用忆阻器开发出一种神经网络芯片，对于神经网络系统来说，不仅降低了能耗，而且还提升了速度。 神经网络受到了
“人皮面具”是很多武侠小说中高手们行走江湖的独门秘技，通常我们只能在各类影视作品中看到这些“以假乱真”的故事情节。 比如《权利的游戏》里面令人毛骨悚然的人皮面具库： 图片来源自网络，版权归于原作者
| 导语 最近，Nature发表了一篇关于深度学习系统被欺骗的新闻文章，该文指出了对抗样本存在的广泛性和深度学习的脆弱性，以及几种可能的解决方法。腾讯安全平台部基础研究组自2017年来在对抗样本的生成及防守方法进行了深入研究，在这里团队通过在攻击方面的经验，分享对于防守对抗样本的一些思考。 深度学习在现实生活中的应用越来越广，然而越来越多的例子表明，深度学习系统很容易受到对抗样本的欺骗。那么，AI到底是怎么“想”的？为什么这么容易被骗？ 要回答这个问题，我们首先看图片来做个小实验—— 图1 图1左图：
本文作者：kurffzhou，腾讯 TEG 安全工程师 最近，Nature发表了一篇关于深度学习系统被欺骗的新闻文章，该文指出了对抗样本存在的广泛性和深度学习的脆弱性，以及几种可能的解决方法。安全平台部基础研究组自2017年来在对抗样本的生成及防守方法进行了深入研究，在这里团队通过在攻击方面的经验，分享我们对于防守对抗样本的一些思考，欢迎共同讨论。 深度学习在现实生活中的应用越来越广，然而越来越多的例子表明，深度学习系统很容易受到对抗样本的欺骗。那么，AI到底是怎么“想”的？为什么这么容易被骗？ 要
目前主流的六种生物识别技术：指纹识别、人脸识别、掌纹识别、虹膜识别、声纹识别和静脉识别。还有更多的生物识别技术如耳膜、步态、笔迹、击键动态等等正在被研究和应用落地。
随着当代社会互联网的普及，很多人看书或者写作文、日记的时候，都会选择用手机。但可能经常都会有一个烦恼，就是找到自己想要的资料，但是无法复制粘贴，如果是很长的文章就会非常的耗时间。那么这个时候，如果能够直接把图片转文字就会非常方便。
声明：文中所有文字、图片以及相关外链中直接或间接、明示或暗示涉及性别、颜值分数等信息全部由相关人脸检测接口给出。无任何客观性，仅供参考。 1 数据源 知乎 话题『美女』下所有问题中回答所出现的图片 2 抓取工具 Python 3，并使用第三方库 Requests、lxml、AipFace，代码共 100 + 行 3 必要环境 Mac / Linux / Windows （Linux 没测过，理论上可以。Windows 之前较多反应出现异常，后查是 windows 对本地文件名中的字符做了限制，已使用正则
本文介绍了如何使用一行代码实现人脸识别，包括环境要求、安装依赖、准备数据、训练模型、使用命令行工具进行识别等步骤。同时，还介绍了如何使用dlib库进行人脸识别，包括编译dlib、安装face_recognition库等步骤。通过示例，展示了如何使用face_recognition库进行人脸识别，包括识别出人脸特征、识别人脸鉴定等步骤。同时，还介绍了如何使用face_recognition库进行美颜处理。
最近，DoorDash 公布了他们是如何主动将隐私保护纳入其产品的。他们说明了隐私工程的重要性——这是一个经常被忽视的软件架构实践，并提供了一个例子，介绍如何隐蔽用户地址数据以更好地保护用户隐私。
你是否也曾迷惑于“离群检测”，“异常检测”，“新类检测”，“开集识别”，“分布外检测”之间错综复杂的关系？
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家，同这些国际大拿同台交流，如果你不想错过这个机会，请用邮件直戳我心，lizongren@leiphone.com 高校建立的实验室与大公司有所不同，其研究项目除了偏应用科学的领域，还有一些属于基础理论研究的项目，是
CVaaS 就是 Computer Vision as a Service, 我们把 CV 的部分标准化成为了一种服务，而每一个行业可以在这里找到自己行业需要的和图像处理、视频处理、计算机视觉相关的算法服务，然后他们可以整合这些算法服务成为他们需要的应用。
来源：Python开发 ID:PythonPush 前言 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检
单细胞转录组测序（scRNA-Seq）已成为目前最炙手可热的科研技术之一，在揭示细胞间状态、转变和细胞间差异表达中有重要的意义。目前已广泛应用于肿瘤、神经、发育等领域。
平时的你是否会通过畅销书榜单挑选图书呢？或许书籍畅销不能代表经典，但在某一时期受到大众欢迎，并且销量出色的书籍，总是会有它成功的理由。
作为人类，我们不断地通过眼睛来观察和分析周围的世界，我们不需要刻意的“努力”思考，就可以对岁看到的一切做出预测，并对它们采取行动。当我们看到某些东西时，我们会根据我们过去学到的东西来标记每个对象。为了说明这些情况，请看下面这张图片：
◆ ◆ ◆ 导读 人工智能通过模拟人的思维、意识的信息过程，独立完成具体指令，它使得计算机得以完成只有人才能进行的工作，被誉为二十一世纪三大顶尖技术之一（基因工程、纳米科学）。从人脸识别、语音助手到机器人，人工智能技术正逐渐融入现代化生活。2030年，会有哪些人工智能应用将与我们息息相关呢？ 人工智能（AI）是计算机学科的分支，通过模拟情景、人的意识和思维独立完成具体指令。AI涉及的领域包括机器人、语言识别、图像识别、专家系统等等，它已经逐渐融入现代生活，并为其添姿增彩，最典型的例子包括苹果的Siri（智能
以上这些便利的功能，都使用了图像标签。它们背后的AI算法是如何读懂一张图片的呢？图像标签还有哪些应用？希望这篇文章可以回答你的疑问。
视频中演示了 Daphne 驾驶应用本体解决方案的汽车，使用面部识别功能启程，使用数字资产支付，用大数据分析突发路况，通过本体信用分判断是否共享，发起路权申请避开拥堵，在应用内完成云端理赔，实现车辆生命周期的系统管理。
TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。
本文是我的毕业设计基于Tensorflow的深度学习与研究的番外篇，在这篇文章中，我将解决以下两个问题：
随着科技不断发展，模仿人类嗅觉感知的人工智能（AI）嗅觉识别技术得到快速发展。该技术融合了机器学习和人工智能的先进算法，能够通过检测和分析气味分子来鉴别各种物质。AI 嗅觉技术的应用领域从环境监测到医疗诊断，从食品安全到犯罪侦查，其潜力无可限量。
在开放世界中分类是验证模型安全性的重要方式，也是一个真正能够商用落地的模型不可避免要面对的问题。传统的分类模型都是在一个封闭的世界中进行训练，即假设测试数据和训练数据都来自同样的分布（称作分布内，in-distribution）。例如我们利用一组猫、狗照片训练一个猫、狗分类器。然而，部署的模型在实际使用中总是会遇到一些不属于封闭世界类别的图片，例如老虎。或者也会遇到一些和训练图片视觉上大相径庭的照片，例如卡通猫。模型应当如何去处理这些不属于训练分布的图片（即分布外样本，out-of-distribution），是开放世界领域所关注的问题。
王峰。曾就职于北京拓尔思，任山东区技术总监，山东米迦勒联合创始人，现就职于中安威士。拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。
你是否也曾迷惑于“OD/AD/ND/OSR/OOD Detection”之间错综复杂的关系？
作为人类，我们不断地通过眼睛来观察和分析周围的世界，我们不需要刻意的“努力”思考，就可以对所看到的一切做出预测，并对它们采取行动。当我们看到某些东西时，我们会根据我们过去学到的东西来标记每个对象。为了说明这些情况，请看下面这张图片：
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法，但随着换脸算法的不断改造升级，鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。
编者按：本文是“破解色带现象”文章的第二部分，Fabio Sonnati进一步 分析了色带现象产生的原因，并提供了新的检测办法。本文已获得作者授权转载。
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