算法 人臉特征點(diǎn)SEARCH AGGREGATION
回答:最早聽(tīng)到人臉識(shí)別概念還是從科幻電影中，通過(guò)一個(gè)人的面部特征，機(jī)器可以知道你是誰(shuí)。隨著技術(shù)的進(jìn)步，人臉識(shí)別已經(jīng)走入了人們的生活，iPhone手機(jī)上的Face ID就是其中的代表產(chǎn)品，第一次讓這項(xiàng)技術(shù)與消費(fèi)者有了近距離的接觸。Face ID于2017年在iPhone X上推出，該技術(shù)取代了蘋果的Touch ID指紋掃描系統(tǒng)。Face ID使用True Depth攝像頭系統(tǒng)，該系統(tǒng)由傳感器、攝像頭和位于...
Binguner
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回答:人臉識(shí)別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的最新應(yīng)用，它利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物統(tǒng)計(jì)技術(shù)，在各種背景下識(shí)別出人臉，更進(jìn)一步可以實(shí)施跟蹤，它基于人的臉部特征，屬于生物識(shí)別技術(shù)。人臉識(shí)別的過(guò)程可以分成人臉檢測(cè)，人臉跟蹤和人臉比對(duì)三個(gè)過(guò)程。人臉檢測(cè)是在動(dòng)態(tài)背景或者復(fù)雜背景下將人的面部找到，并從背景中分離出來(lái)。找到人臉，有數(shù)種方法可以實(shí)施。1.設(shè)計(jì)人臉的標(biāo)準(zhǔn)模板，然后系統(tǒng)將采集到的圖像和標(biāo)準(zhǔn)人臉模板進(jìn)行對(duì)比，從匹配程度上判斷是...
BicycleWarrior
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回答:我是泰瑞聊科技，很榮幸來(lái)回答此問(wèn)題，希望我的回答能對(duì)你所有幫助！人臉識(shí)別的原理人臉識(shí)別的工作原理，我們可以拆解為以下10個(gè)步驟，更容易理解一些。1、人臉檢測(cè)，檢測(cè)出圖像中人臉?biāo)诘奈恢茫?、人臉配準(zhǔn)，定位出人臉五官的關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)，并進(jìn)行標(biāo)注；3、人臉屬性識(shí)別，識(shí)別出人臉的性別、年齡、姿態(tài)、表情等屬性；4、人臉提特征，將一張人臉圖像轉(zhuǎn)化為一串固定長(zhǎng)度數(shù)值的過(guò)程；5、人臉比對(duì)，衡量?jī)蓚€(gè)人臉之間的相似度；...
oneasp
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...常會(huì)遇到三個(gè)挑戰(zhàn)： 第一，業(yè)務(wù)場(chǎng)景復(fù)雜。簡(jiǎn)單的一個(gè)算法也許只能優(yōu)化某個(gè)環(huán)節(jié)，但整個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的優(yōu)化可能需要許多算法的相互配合。 第二，數(shù)據(jù)問(wèn)題。數(shù)據(jù)是AI的重要支撐之一，許多企業(yè)都欠缺獲取高質(zhì)量、有標(biāo)注數(shù)據(jù)...
...常會(huì)遇到三個(gè)挑戰(zhàn)： 第一，業(yè)務(wù)場(chǎng)景復(fù)雜。簡(jiǎn)單的一個(gè)算法也許只能優(yōu)化某個(gè)環(huán)節(jié)，但整個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的優(yōu)化可能需要許多算法的相互配合。 第二，數(shù)據(jù)問(wèn)題。數(shù)據(jù)是AI的重要支撐之一，許多企業(yè)都欠缺獲取高質(zhì)量、有標(biāo)注數(shù)據(jù)...
...矩陣的每個(gè)元素取值范圍是 0-255 的整數(shù)。通常人臉識(shí)別算法所需的輸入圖像至少在以上，大的可能達(dá)到。理論上不同的可能輸入共有種（每個(gè)像素的取值范圍為 0-255）。而圍棋任意單步走子的可能局面上限為(每個(gè)棋盤格只能有...
...相同的人得到的特征索引都是比較類似，可以采用KNN分類算法去識(shí)別,這里采用是更高效annoy算法對(duì)人臉特征創(chuàng)建索引，annoy索引算法的有個(gè)假設(shè)就是，每個(gè)人臉特征可以看做是在高維空間的一個(gè)點(diǎn)，如果兩個(gè)很接近(相識(shí))，任何...
...相同的人得到的特征索引都是比較類似，可以采用KNN分類算法去識(shí)別,這里采用是更高效annoy算法對(duì)人臉特征創(chuàng)建索引，annoy索引算法的有個(gè)假設(shè)就是，每個(gè)人臉特征可以看做是在高維空間的一個(gè)點(diǎn)，如果兩個(gè)很接近(相識(shí))，任何...
...列表示維度。就是因?yàn)檫@兩種組織方式的不同，導(dǎo)致了PCA算法的代碼看起來(lái)有些不同。這一點(diǎn)很容易讓人困惑，所以寫到這里，我應(yīng)該特別的強(qiáng)調(diào)一下。 我之所以在上個(gè)筆記，包括上面對(duì)特征臉的計(jì)算步驟描述，都認(rèn)定以行表...
...++ 類構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的很多通用算法。OpenCV 擁有包括 300 多個(gè)C函數(shù)的跨平臺(tái)的中、高層 API。它不依賴于其它的外部庫(kù)——盡管也可以使用某些外部庫(kù)。OpenCV 對(duì)非商業(yè)應(yīng)用和商業(yè)應(yīng)用都是免費(fèi)（FREE）的...
...別階段。 該階段人臉識(shí)別技術(shù)有了重大突破，很多經(jīng)典算法相繼出現(xiàn)，如特征臉、子空間方法、彈性圖匹配法、基于統(tǒng)計(jì)外觀模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別等。同時(shí)，也出現(xiàn)很多用于算法性能測(cè)試的公開(kāi)人臉庫(kù)，如ORL人臉庫(kù)、YaleB...
...。本文將告訴大家我是如何使用Kears實(shí)現(xiàn)一個(gè)類似于FaceID算法的。 了解FaceID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給FaceID提供的能力不僅僅是執(zhí)行簡(jiǎn)單的分類過(guò)程 第一步是仔細(xì)分析FaceID是如何在iPhone X上工作的。他們的白皮書可以幫助我們了解FaceID的...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
魏憲會(huì)
魏明
Eric
