計算機視覺 文章 進入計算機視覺 技術(shù)社區(qū)
亞馬遜的計算機視覺可以進行實時的臉部識別
- 據(jù)外媒報道， 亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)宣布了對其識別服務(wù)的一系列更新，為云客戶提供基于機器學(xué)習(xí)的計算機視覺功能。 系統(tǒng)現(xiàn)在將能夠檢測和識別圖像中的文本，以便客戶可以輸入標志和文檔，并將這些圖像的內(nèi)容進行進一步處理。 這意味著識別服務(wù)可以被用于通過僅為處理文本數(shù)據(jù)而構(gòu)建的系統(tǒng)，使得物理世界的圖像更易于理解。 客戶也將能夠在數(shù)百萬張面孔的集合上進行實時人臉搜索。例如，Rekognition可用于驗證一個人的圖像，并與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫中的另一個圖像相匹配，數(shù)據(jù)庫擁有多達數(shù)千
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深度學(xué)習(xí)與計算機視覺 看這一篇就夠了
- 人工智能是人類一個非常美好的夢想，跟星際漫游和長生不老一樣。我們想制造出一種機器，使得它跟人一樣具有一定的對外界事物感知能力，比如看見世界?！ ≡谏鲜兰o50年代，數(shù)學(xué)家圖靈提出判斷機器是否具有人工智能的標準：圖靈測試。即把機器放在一個房間，人類測試員在另一個房間，人跟機器聊天，測試員事先不知道另一房間里是人還是機器 。經(jīng)過聊天，如果測試員不能確定跟他聊天的是人還是機器的話，那么圖靈測試就通過了，也就是說這個機器具有與人一樣的感知能力。 但是從圖靈測試提出來開始到本世紀初，50多年時間有無數(shù)
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谷歌收購計算機視覺初創(chuàng)公司AI Matter
- 據(jù)報道，谷歌最近收購一家白俄羅斯的計算機視覺初創(chuàng)公司AI Matter，該公司擁有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI平臺及SDK的移動設(shè)備，可以快速檢測和處理圖像。其打造的圖像編輯應(yīng)用Fabby下載量超過200萬次。 據(jù)悉，這是一項開始于今年5月的交易，直至最近才正式完成。Fabby團隊和Google雙方都證實了這筆交易，但尚未披露具體的交易金額。盡管AI Matter已經(jīng)被谷歌收購，但Fabby團隊會依然保持獨立運營，而AI Matter的大部分員工將去谷歌工作。 Fabby曾于今年1月份完成200萬美
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輔助駕駛：基于圖像傳感器的汽車全景環(huán)視系統(tǒng)
- 我們具有自主知識產(chǎn)權(quán)的車載全景視覺技術(shù)是將分布安裝于車輛周邊的圖像傳感器捕捉的圖像進行合成和投影，在人機界面虛擬一個單一的全景圖像，并且這個圖像時無盲區(qū)的，能夠360°的觀察車身周邊的狀況。同時，這個圖像經(jīng)過合成和投影，形成符合人的思維習(xí)慣的全景圖像。
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Facebook收購計算機視覺公司Zurich Eye
- 近日，F(xiàn)acebook 通過其子公司 Oculus 在瑞士布局，收購了 Zurich Eye，一個計算機視覺公司。 據(jù)德國媒體 Handelszeitung 報道，此次收購，F(xiàn)acebook 瑞士同樣會得到的財政支持，其股本已從 12 萬瑞士法郎(約 80 萬人民幣)增加至 202 萬瑞士法郎(約1384萬人民幣)。據(jù)悉他們將會把資金集中在研發(fā)領(lǐng)域。 之后，F(xiàn)acebook 發(fā)言人向 Swiss Info 確認這個 10 人小團隊將會進駐設(shè)置在蘇黎世的新辦公室，但是，Oculus 拒絕對本
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基于計算機視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的煙葉品質(zhì)智能識別方法
- 摘要：在對煙葉品質(zhì)進行圖像處理過程中，借助MATLAB圖像處理工具箱和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對各種類型的煙葉的數(shù)字圖像進行計算機視覺分析，包括邊緣檢測、輪廓提取、用圖像工具箱抽取煙葉數(shù)字圖像特征，將待測煙葉樣本與標
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基于視覺的無人直升機移動目標跟蹤技術(shù)研究
- 摘要：實現(xiàn)無人直升機對移動目標的跟蹤是一個較難的技術(shù)，針對這個問題，本文基于計算機視覺對無人直升機移動目標跟蹤技術(shù)進行了研究。首先，設(shè)計了無人直升機跟蹤移動目標的總體方案;其次，提出了一種快速識別定位移
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CEVA-XM4: 計算機視覺更進一步接近人類視覺
- 新的計算機視覺時代降臨，促使增強現(xiàn)實和全息成像等先進技術(shù)從臺式電腦環(huán)境步入移動和嵌入式平臺，同時也使得包括CPU和GPU在內(nèi)的現(xiàn)有硬件面臨性能極限的考驗。 隨著開發(fā)人員在智能手機、平板電腦、可穿戴產(chǎn)品、監(jiān)控裝置和聯(lián)網(wǎng)汽車中不斷增加新的多媒體功能， 在當(dāng)下的設(shè)計中，CPU和GPU是處理密集型圖像算法的主要承載平臺。然而，在實現(xiàn)一些諸如雙攝相頭、低光照拍攝和快速自動對焦等創(chuàng)新功能時， OEM廠商和開發(fā)人員也不得不作出一些妥協(xié)。 這種趨勢挑戰(zhàn)了，甚至超越了并非設(shè)計用于處理密集型圖像算法的CPU和
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基于計算機視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的煙葉品質(zhì)智能識別
- 摘要：在對煙葉品質(zhì)進行圖像處理過程中，借助MATLAB圖像處理工具箱和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對各種類型的煙葉的數(shù)字圖像進行計算機視覺分析，包括邊緣檢測、輪廓提取、用圖像工具箱抽取煙葉數(shù)字圖像特征，將待測煙葉樣本與標
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