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大咖 | 清华大学王生进教授:人像态势识别及其在智能视频监控中的应用

10月29日,2017年第十六届中国国际公共安全博览会(CPSE安博会)在中国深圳会展中心开幕。在政府管理论坛上,清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授发表了题为《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》的演讲,他指出,目前我国视频监控建设卓有成效,摄像头的数量惊人,达到了2000多万个。如此大量级的数据只依靠人工监控已经无法实现大规模视频监控,急需人工智能以及智能分析技术有效的技术支撑。 王生进教授从三个方面阐述了人脸识别在安防中的应用: 1、新一代人工智能发展与智能安防;2、人脸识别技术与应用系统;3、以人为中心的安防理念与人像态视识别。 大数据文摘从现场发来一手报道,以下为王生进教授演讲精华,在不改变原意的情况下有部分删改:一、新一代人工智能发展与智能安防 当前,世界范围内公共安全面临严峻情势,是国际上关注的重大课题,信

人工智能语聊的相关原理学习(二)

导读 前段时间楼主决定潜心研究google的word2vec中使用到的相关原理,但是在一番学习之后,楼主发现作为一枚小白,如果对自然语言处理的基础原理都不了解的话,实在是很难理解word2vec中的那些算法/公式等等,于是楼主又转而开始学习自然语言处理中用到的那些基础方法和原理。那么今天,楼主就以一枚小白的身份来介绍介绍自然语言处理中的一些基础概念和原理,当然,概念和原理很多,楼主这里先介绍的是其中看起来比较基础部分,也是自己感觉能够理解明白的一部分,其他内容,会在系列文章的后续介绍。在此也希望路过的大神以及同样对自然语言处理感兴趣的同学多多交流学习,共同成长。 自然语言处理经历的两个阶段 自然语言处理始于上世纪50年代,起初,研究自然语言处理的前辈们认为,如果要让机器能够和人进行语言交流,那么首先需要让机器能够理解人类的语言,也就是说,机器需要了解词性/词义/语法/文法等等这些规则,是基于语义规则进行的自然语言处理,通常也被称为“鸟飞派”。然而,这种基于语义规则的自然语言处理研究很快就遇到了瓶颈,因为本身人类语言所涉及的那些规则就非常非常多,在同种语言内就有很多规则是在特定场景下才有...

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