未来人脸大数据系统发展的三大趋势!
随着机器视觉技术及其相关技术的不断提升,无论是图像结构化的算法还是算力均在进步,虽然算法的进步已有限。而人工智能技术的螺旋上升极有可能会将技术热点从图像识别带入到机器人、语言识别、自然语言处理和专家系统这四个大领域中,因此未来人脸大数据系统的发展将主要呈现以下三大趋势:
首先,人脸大数据系统将进一步凸显“大数据”的能力,一线厂商与二三级厂商在“人脸”领域的差距将进一步缩小,而对结构化数据的实时、高并发的处理,将成为下一个技术增长点。同时,作为2018年的延续,技术与实战的结合将进一步深化,更多的业务场景,更灵活的业务开发,更迅速的业务定制,更便携直观的业务呈现将会受到客户的欢迎。
其次,边缘计算设备与后端集群分析这两种业务模式的竞争会更加激烈,合作也会更加紧密。在谷歌、脸书等公司的推动下,以及国内厂商华为、海康等巨头的加入,嵌入式视觉系统的发展会显著提速,未来追踪嫌疑目标只需出动真正的“无人”机不是梦,具备自动识别自动锁定报警功能的无人飞行器完全可以在安防领域大展身手。同时,更强大的后端视觉处理集群将实现全城全域全员的布控,让案事件回顾变成一键直达,并推动公共安全业务从事后处理到事前介入。
第三,单一人脸数据业务的热度会有所降低,人脸识别技术与其他传感技术相融合将成为热点。与单传感器相比,多传感器技术在探测、跟踪和目标识别方面能够提高系统的可靠性和健壮性,增强数据的可信度,提高精度,增加系统的实时性。机器视觉系统易于向多传感器信息融合技术拓展,解决单一视觉系统的局限性。
未来,通过人工智能方面利好的政策,安防、交通、金融、消费电子等都是机器视觉领域重点关注的应用行业方向。
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【图像识别】白天鹅黑天鹅灰天鹅?卷积神经网络帮你识别
原标题:白天鹅黑天鹅灰天鹅?卷积神经网络帮你搞定识别 本文将通过一系列的天鹅图片来解释卷积神经网络(CNN)的概念,并使用CNN在常规多层感知器神经网络上处理图像。 图像分析 假设我们要创建一个能够识别图像中的天鹅的神经网络模型。 天鹅具有某些特征,可用于帮助确定天鹅是否在图片中存在,例如长颈、白色等。 天鹅具有某些可用于识别目的的特征 对于某些图像,可能难以确定是否存在天鹅,请看以下图像。 很难区分的天鹅形象 这些特征仍然存在于上图中,但我们却难以找出上文提出的特征。除此之外,还会有一些更极端的情况。 天鹅分类的极端情况 至少颜色是一致的,对吧? 还是...... 不要忘记这些黑天鹅。 情况可以更糟吗?绝对可以。 最坏的情况 好的,现在已经有了足够多的天鹅照片。 我们来谈谈神经网络。 现如今,我们基本上一直在以非常天真的方式谈论检测图像中的特征。研究人员构建了多种计算机视觉技术来处理这些问题:SIFT,FAST,SURF,Brief等。然而,出现了类似的问题:探测器要么过于笼统,要么过于设计化,这使得它们太简单或难以概括。 · 如果我们学习了要检测的功能,该怎么办? · 我们需要一个...
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能不能好好写简历?
前言 只有光头才能变强。 文本已收录至我的GitHub仓库,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 在前两天,我发布了蘑菇街的一条内推信息:【蘑菇街】2020春招实习生内推」文末送四本JVM书 这几天,多多少少也收到了一些简历,也看了不少的简历,以我个人的经验(毕竟我不是专业的hr)来简单说说简历需要注意哪些地方。 主要针对技术岗 一、简历文件格式 除非有要求,否则简历应该以PDF的格式发送。 有的同学发给我的简历是docx,结果我一打开,格式全乱了。整个简历在我看来就是废了。 二、文件命名 如果招聘方明确给出了文件命名规则,就应该按给出的规则来对PDF文件进行命名。比如,我在帖子上明确文件命名规则如下:姓名-学校-学历-岗位-性别,那么你发送的PDF名称最好就以这个来命名。 如果招聘方没有给出命名规则,
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