阿里云开启多媒体搜索新时代,发布全域精准图像搜索
随着互联网的快速发展及多媒体数据的爆炸式增长,图像搜索已成为企业在搭建搜索引擎时亟需的重要技术。
7月11日,阿里云宣布由阿里巴巴机器智能技术实验室打造图像搜索产品正式商用,开启了多媒体搜索的新时代,将图像搜索这个“贵族技术”变为“平民技术”。目前阿里巴巴机器智能技术实验室已将图像搜索的范围从最初的服装、鞋包、配饰、食品、数码、家居、日用百货、瓶饮等商品类目扩展到汽车、布料、商标、建筑、景观等通用类目,可广泛应用于搜索引擎、电商、纺织业、皮革业、旅游业等生活的方方面面,让图像搜索技术得到更广泛的行业应用。
图像搜索核心技术及优势
图像搜索是以深度学习和大规模机器学习技术为核心,通过图像识别和搜索功能,实现以图搜图的智能图像搜索产品。图像搜索服务在基于图像识别技术基础上,结合不同行业应用和业务场景,帮助用户实现相同或相似图片搜索。
目前阿里
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深度学习之视频人脸识别系列(一):简介
【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章,介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。 一、基本概念 人脸识别(face identification)人脸识别是1对n的比对,给定一张人脸图片,如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片,相对于一个分类问题,将一张人脸划分到n张人脸中的一张。类似于管理人员进行的人脸识别门禁系统。 2.人脸验证(face verification)人脸验证的1对1的比对,给定两张人脸图片,判断这两张人脸是否为同一人,类似于手机的人脸解锁系统,事先在手机在录入自己的脸部信息,然后在开锁时比对摄像头捕捉到的人脸是否与手机上录入的人脸为同一个人。 3.人脸检测(face detection)人脸检测是在一张图片中把人脸检测出来,即在图片上把人脸用矩形框出来,并得到矩形的坐标,如下图所示。 人脸关键点检测根据输入的人脸图像,识别出面部关键特征点,如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点的坐标,如下图所示。 人脸矫正(人脸对齐)...
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阿里云发布智能语音自学习平台,零基础训练人工智能模型
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