图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
在计算机视觉领域，图像识别这几年的发展突飞猛进，但在进一步广泛应用之前，仍然有很多挑战需要我们去解决。本文中，微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们为我们梳理目前深度学习在图像识别方面所面临的挑战以及具有未来价值的研究方向。
导语：如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，随着算法的快速发展和数据的日益积累，系统也在高效而稳定地升级。 一、背景介绍 前面的系列文章分别介绍了算法和数据，如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，组合成完整的OCR在线服务。伴随着算法的升级和业务的持续接入，系统也经历了从单机版升级到分布式版本；从为了每个算法定制系统
利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率，大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。
本文主要介绍了一种基于Java和C++混合编程的图像识别服务框架的设计与实现，该框架可以同时支持多种图像识别算法，并提供了灵活的配置方式和容错机制，可广泛应用于各类业务场景。
在当下这么好的人工智能时代里，我们要怎么运用技术做出一款大家都喜欢的机器人呢？ 2017年7月9日，由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂，共谋AI+行业的创新应用，探讨AI的当下与未来。 来自公子小白的创始人严汉明，在峰会期间进行了主题为“这是智能机器人最好的时代”的主题演讲。严汉明表示，目前的人工智能还无法做到迁移学习，举一反三，它仍旧处于高感知、低认知的状态。我
【新智元导读】4月18日，清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列讲座第四讲，深睿医疗首席科学家、美国计算机协会杰出科学家、IEEE Fellow俞益洲为大家介绍了目前计算机视觉的应用和落地，特别是在医疗影像方面的发展状况、遭遇的挑战、以及克服挑战的思路。最后和清华大学自动化系副教授、博导鲁继文以及知名天使投资人、梅花创投创始合伙人吴世春一起对计算机视觉的落地机会进行了畅想。
本文引用自“蚂蚁金服科技”公众号，原文由支付宝技术团队原创分享。 本次收录时有改动。
在机器视觉的概念中，图像识别是指软件具有分辨图片中的人物、位置、物体、动作以及笔迹的能力。计算机可以应用机器视觉技巧，结合人工智能以及摄像机来进行图像识别。
Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具，也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。主要包含了三部分：Airtest IDE、Airtest（用截图写脚本）和 Poco（用界面UI元素来写脚本）。来自Google的评价：Airtest 是安卓游戏开发最强大、最全面的自动测试方案之一。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读，加深对图像识别原理的理解（公众号贴出的代码显示不全仅供参考，详细代码可以在git
人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能，但同样存在巨大的安全风险。攻击者通过构造对抗样本，可以使人工智能系统输出攻击者想要的任意错误结果。从数学原理上来说，对抗攻击利用了人工智能算法模型的固有缺陷。本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测中。支持向量机在许多领域都有广泛的应用，如文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等。
本篇干货整理自清华大学自动化系教授张长水于2018年4月27日在清华大学数据科学研究院第二届“大数据在清华”高峰论坛主论坛所做的题为《机器学习和图像识别》的演讲。
人们在关注图像中的生命个体（尤其是人）的时候，关注点 往往 只是目标的脸和手脚 。这部分区域虽小，却给观者提供了对目标个体进行联想的绝大部分信息。
支持向量机（SVM, Support Vector Machines）是一种广泛应用于分类、回归、甚至是异常检测的监督学习算法。自从Vapnik和Chervonenkis在1995年首次提出，SVM算法就在机器学习领域赢得了巨大的声誉。这部分因为其基于几何和统计理论的坚实数学基础，也因为其在实际应用中展示出的出色性能。
之前我们讨论的 PCA降维，对样本数据来言，可以是没有类别标签 y 的。如果我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA 来降维，但 PCA 没有将类别标签考虑进去，属于无监督的。
应用背景：安全帽作为一种最常见和实用的个人防护用具，能够有效地防止和减轻外来危险源对头部的伤害。但在现场操作过程中，安全帽的佩戴很容易人为忽略，引发了不少人身伤害事故。为了保证工作人员都能在作业中佩戴安全帽，保障作业人员安全，富维图像安全帽识别算法系统应运而生。
论文: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
作者 | 王清 目录： 深度学习与TensorFlow简介 深度学习简介 深度学习的由来 神经网络 深度学习（Deep Learning or Feature Learning） 深度学习的深 深度学习的发展趋势 TensorFlow简介 TensorFlow简介 TensorFlow的设计目标 TensorFlow的核心概念 TensorFlow的系统架构及源码结构 深度学习简介 （一）深度学习的由来 人工智能（Artificial Intelligence） 包括专家系统、机器学习等 机器学习（Ma
准备 IDE：VisualStudio Language：VB.NET/C# GitHub：AutoJump.NET 本文将向你介绍一种通过图像识别实现“跳一跳”机器人的方法。 第一节 图像识别 文中提到的所有方法和步骤只涉及简单的向量计算。 需要用到哪些计算？ 比较像素点的颜色 求向量集合的中心 计算颜色的相似度 一个RGB颜色可以看作一个三维向量 比较两个颜色的相似度可以计算它们的欧几里得距离 也可以直接比较它们的夹角：夹角越小，两个颜色越相似，反之亦然 求平面向量集合的中心位置 首先，将集合中所有的向
根据路透社5月4日消息，著名华人计算机科学家李飞飞正在建立一家初创公司。这家公司会利用类似人类对视觉数据的处理，使 AI 能够进行高级推理。这种AI算法使用的概念被称为“空间智能”。至于新公司的名字，还没有向外界披露。
传感器 图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用，例如：图像处理是机器视觉的基础，能够提高人机交互的效率，扩宽机器人的使用范围；在科研方面，相关学者把图像处理与分子动力学相结合，实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测，具体见深度学习在断裂力学中的应用，以此为契机，偷偷学习一波图像处理相关的技术，近期终于完成了相关程序的调试，还是很不错的，😄~ 程序主要的功能如下：1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集；2、对卷积网络进行训练，得到最优模型参数；3、对采集到的手势进行判断，具体如下图所示： 附：
在众多机器学习模型中，我们如何在各种实际情况下做出恰当的选择呢？本文我从如下几个方面系统地分析下~ 有帮助的话点个赞哦。
让我们一起来聊聊 Chroma 向量数据库，这是一种专门用于处理和存储大规模高维向量数据的数据库系统。它的出现，主要是为了解决传统数据库在处理高维向量数据时的性能瓶颈和存储效率问题。
应用与服务编排工作流 (Application Services Workflow，ASW) 是对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品。可以更简单、更直观、更快速地构建和更新应用。
上新是商家在电商平台提供商品的第一个环节。以京东商城为例，每年上新商品量过亿，且这一数字还在不断攀升。尤其对于服饰内衣等上新频率高、上新数量多的品类，在最为忙碌、重要又耗时的11.11上新季，如何最大化提升商家的上新效率呢？Drawbot京东商详智能助手正是基于这一需求应运而生的，它可以同时服务京东几十万商家，高质量快速生成详情页，将商品详情页的制作时间由几十分钟缩短到2分钟！ 场景 为了帮助商家更快上新，将时间和资源花在其他更具有创造性和价值的工作上，京东推出Drawbot 京东商详智能助手。今年双 11
在当今数据驱动的世界中，有效地检索和利用信息是一项关键挑战。在数据库、搜索引擎和众多应用程序中，寻找相似数据是一项基本操作。传统数据库中，基于固定数值标准的相似项搜索相对直接，通过查询语言即可实现，如查找特定工资范围内的员工。然而，当面临更复杂的问题，如“库存中哪些商品与用户搜索项相似？”时，挑战便出现了。用户搜索词可能含糊且多变，如“鞋子”、“黑色鞋子”或“Nike AF-1 LV8”。
在机器学习的广阔领域中，无监督学习扮演着至关重要的角色。不同于有监督学习，无监督学习处理的是没有标签的数据集，即我们不知道每个数据点的正确答案或分类。然而，这并不意味着无监督学习无法为我们提供有价值的信息。相反，它能够通过发现数据中的内在规律和结构，为我们揭示数据的深层含义。
安全帽图像识别算法依据AI深度学习+边缘计算，通过机器视觉ai分析检测算法可以有效识别工人是不是合规和配戴安全帽，安全帽图像识别算法提高视频监控不同场景下的主动分析与识别报警能力。安全帽图像识别算法系统搭载了全新的人工智能图像识别技术实时分析现场监控画面图像，与人力监管方式对比，规模化分析部署成本低廉，多算法并发是安全帽图像识别算法系统的优势所在。
随着人工智能和机器学习技术在互联网的各个领域的广泛应用，其受攻击的可能性，以及其是否具备强抗打击能力一直是安全界一直关注的。之前关于机器学习模型攻击的探讨常常局限于对训练数据的污染。由于其模型经常趋向于封闭式的部署，该手段在真实的情况中并不实际可行。在GeekPwn2016硅谷分会场上，来自北美工业界和学术界的顶尖安全专家们针对当前流行的图形对象识别、语音识别的场景，为大家揭示了如何通过构造对抗性攻击数据，要么让其与源数据的差别细微到人类无法通过感官辨识到，要么该差别对人类感知没有本质变化，而机器学习模型可
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 商品识别在零售行业的应用 一、图像识别的应用场景，以及对零售行业的变革 1.以图搜图，拍照购物 说到图像识别，大家可能马上能想到以图搜图的方式，也就是“拍照购”。这个想法出现的很早，在零几年的时候就有很多公司开始做这方面的尝试。 美国硅谷的snaptell，他们早在零六年的时候就开始做拍照购物的应用场景，他们做的大部分是一些书籍和CD类的简单物品识别，2009年被Amazon收购。2015年Amazon收购了另一
物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究，它的任务是识别出图像中有什么物体，并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类：基于模型的或者基于上下文识别的方法，二维物体识别或者三维物体识别方法。对于物体识别方法的评价标准，Grimson 总结出了大多数研究者主要认可的 4 个标准：健壮性（robustness）、正确性（correctness）、效率（efficiency）和范围（scope）。
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，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。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
ASW 简介 应用与服务编排工作流（Application Services Workflow，ASW）是对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品。可以更简单、更直观、更快速地构建和更新应用。 ASW 可以用拖拽组件的方式来编排分布式任务和服务，工作流会按照设定好的顺序可靠地协调执行，并在必要时支持执行用户定义的重试逻辑，确保任务和服务按照模板定义的步骤顺利完成。 同时，您将无需编写代码，只需用可视化编排的方式快速构建自动化工作流模板，并实例化为任务去执行，或发布为服务接口提供对外
二维码已经进入人们的日常生活中，尤其是日本Denso Wave公司1994年发明的QR码，由于其易于检测、写入信息量大、提供强大的纠错机制，应用最为广泛，可说是名副其实的第一大图像识别应用。
首先我们来谈一下什么是卷积神经网络，相信在深度学习中这是最重要的概念，首先你可以把卷积想象成一种混合信息的手段。想象一下装满信息的两个桶，我们把它们倒入一个桶中并且通过某种规则搅拌搅拌。也就是说卷积是一种混合两种信息的流程。 卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。如下图所示，当我们在图像上应用卷积时，我们在两个维度上执行卷积——水平和竖直方向。我们混合两桶信息：第一桶是输入的图像，由三个矩阵构成—— RGB 三通道，其中每个元素都是 0 到 255 之
在深度学习中的参数梯度推导（二）中，我们总结了经典而基础的DNN的前向和反向传播。在本篇（上篇），我们将介绍另一经典的神经网络CNN的前向传播，并在下篇中介绍推导其反向传播的相关公式。
◆ 人机交互是指借助计算机外接硬件设备，以有效的方式实现人与计算机对话的技术。在人机交互（Human-Computer Interaction）中，人通过输入设备给机器输入相关信号，这些信号包括语音、文本、图像、触控等的一种或多种模态，机器通过输出或显示设备给人提供相关反馈信号。
本文约1200字，建议阅读6分钟本文汇总了下载排名众多的 6 个数据集，涵盖图像识别、机器翻译、遥感影像等领域。 这些数据集质量高、数据量大，经历人气认证值得收藏码住。 关键词：数据集 机器翻译 机器视觉 数据集是机器学习模型训练的基础，优质的公开数据集对于模型训练效果、研究成果可靠度等具有重要意义。 注：本文梳理的数据集均来自网站： https://hyper.ai/datasets 第 6 名：Tanks Temple 3D 重建数据集 Tanks Temple Datas
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！
传统的水果图像识别系统的一般过程如下图所示，主要工作集中在图像预处理和特征提取阶段
深度学习第①篇（文末附大量资料） 一、深度学习的起源与概念 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。深度学习可以简单理解为传统神经网络的拓展。如下图所示，深度学习与传统的神经网络之间有相同的
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
一般情况下，遥感目标检测中，遥感图像的图片尺寸都会很大，且图像中元素极为复杂，近期开赛的亚马逊云科技【AI For Good - 2022 遥感光学影像目标检测挑战赛】也不例外，动辄超过10000 x 10000的卫星遥感图像让许多选手感到头疼。同时遥感影像中目标尺寸差别大、小而密集、角度各异也导致常见的CV框架难以实现快速精准的目标识别。所以，如何实现遥感图像等超大尺寸图像快速识别？ 目前比较成熟的卫星图像识别算法并不少，但大多依托于强大的计算资源，为了用有限的计算资源实现大尺寸图像识别，我们找到了一个
1、数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，图像看成二维、三维或者更高维的信号。
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