计算机视觉领域十大热门事件汇总

　　识别，还是安防安检、Face ID、刷脸支付都渗入到了我们的生活中。本文盘点了2018年计算机视觉领域十大热门事件。

　　9月17日-19日，首届世界人工智能大会在上海举办成功。大会聚集全球人工智能界的有识之士，包括10位（包括图灵奖得主）全球人工智能顶尖科学家、50位中外院士、百位国内知名企业CEO、百位青年领军专家、1000+创新企业参会，其中包括阿里巴巴、AWS、微软、腾讯、商汤、极链科技Video++等众多知名企业。

　　科技部在2018年9月正式依托中国计算机视觉（CV）独角兽商汤集团建设智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台。这意味着商汤成为继BAT、科大讯飞之后的第五大国家AI开放创新平台。

　　该创新平台将在研发、培育人才、创造大众创业、万众创新的生态环境等多个方面作出贡献。对于以技术为核心的企业而言，相比真正进入某一场景的费时费力，打造AI开放平台已成为多数细分领域企业建立自己的生态圈、释放产业影响力的更好选择。

　　今年3月，Google推出了目前世界上最大的人造和自然地标识别数据Google-Landmarks。数据集中包含了200万张图片，囊括了全球30000处的独特地标，量级是普通的数据集的30倍，数据达到前所未有的庞大体量。经过近3个月的激烈角逐，由Google主办的2018 Google地标识别挑战赛于近日揭晓，来自极链科技Video++AI团队的参赛者以分优势获得第1名。这是中国AI团队在此类国际大赛中第一次夺冠。

　　作为本次挑战赛的获胜者，Video++将受邀在美国举办的CVPR会议上发表技术研讨，该会议是全球计算机视觉领域的会议，在会议业界和学界都享负盛名。

　　由英伟达的AI团队为GAN创造了一种新的生成器，连GAN之父Goodfellow也忍不住发出称赞。他们提出的新架构可以完成自动学习，无监督地分离搞基属性以及生成图像中的随机变化，并且可以合成进行更直观且特定于比例的控制。也就是说，这种新的生成器在生成和混合图像，特别是人脸图像时，可以更好地感知图像之间有意义的变化，并且在各种尺度上针对这些变化做出引导。

　　来自SFU交互式艺术与技术学院（SIAT）的一个研究小组提出了一种在需要匿名的新闻报道中取代模糊面孔的新方法。该团队使用了人工智能技术，旨在改变人物的面部特征并加入视觉效果，更明确地表达出人物的情感。

　　据SFU负责人描述，他们的人工智能学习了一千多年来的绘画技巧，可以系统性的改变人物面部特征，例如拉长脸部，放大眼睛等等，同时保持主题的内在，也就是尽可能地准确表达人物的情感。

　　Adobe公司 6月在 CVPR 计算机视觉大会上展示了用机器取代人类进行数字图像取证的技术，利用神经网络，通过真实的篡改图像训练识别出那些被改动过的图片。

　　Adobe高级研究科学家表示他们开发出了全世界功能最强大的图像编辑软件，但今天他们要利用AI创造出能甄别图像真伪的工具，帮助人们鉴别和监控信息时代数字媒体的真实性，并且让司法取证更加公正。

　　经过处理的照片或许能够骗过人的眼睛，但往往会留下p图痕迹，比如边缘的对比度很大，刻意平滑的区域，或不同的噪声样式。而Adobe的算法能够感知这些细微的差别，检测出图片中的异常。除此以外，它还可以区分各种篡改技术。”

　　来自康奈尔大学的科学家利用先进的人工智能来渲染更真实的人工老化。这种AI技术在将来或将可以通过预测人们在未来的相貌帮助寻找失联儿童或在逃嫌犯，帮助破解真实失踪案件。

　　该系统使用一种生成对抗网络（GAN）AI算法。第一部分拍摄一张脸，并生成同一个人在目标年龄的另一张脸。第二部分将该图像与该年龄段的人的真实图像以及原始图像进行比较，并提供反馈，通过训练和反馈提高第一部分的识别正确率。

　　不同与以往同样使用生成对抗网络（GAN）的人工老化系统，该系统改进了人脸变老技术，不仅注重年龄的正确性，还注重维护个人的身份。同时，在进行人脸回归时，作者还考虑了人脸的许多背景信息，包括额头、头发等。

　　Ian Goodfellow在2014年设计了GAN，在之后的几年中，围绕这个概念产生了多种多样的应用程序。其中，在ICLR 2019论文中出现的BigGAN，同样是一个GAN，只不过更强大，是拥有了更聪明的课程学习技巧的GAN，由它训练生成的图像连它自己都分辨不出真假，因为除非拿显微镜看，否则将无法判断该图像是否有任何问题，因而，它更被誉为史上最强的图像生成器。

　　阿里巴巴前沿技术研究机构达摩院传来新消息。以色列理工学院著名计算机视觉科学家Lihi Zelnik Manor教授，已入职达摩院以色列机器视觉实验室。

　　Lihi Zelnik Manor从魏茨曼科学研究所获得计算机博士学位，2007年进入以色列理工学院电气工程系担任副教授、计算图像与多媒体实验室研究员。其研究兴趣为计算机视觉，以及在真实应用场景中分析推断视频和图像集的内容。曾多次获得IEEE与ICCV的杰出论文奖，并连续多年担任ECCV与CVPR等计算机视觉大会主席，也是学术期刊TPAMI的核心编辑。

　　作为实验室负责人，她将带领团队推动达摩院计算机视觉领域的基础研究，以及新零售、智慧城市等广泛领域的应用结合。

　　是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器

　　？ /

　　算法并非魔法。它们需要数据才能运作，输入数据的质量决定其性能。有多种不同方法和来源可供收集合适数据，这取决于你的目标。无论如何，拥有的输入数据越多，

　　是否会再次自我改造？ 匹兹堡大学眼科教授、CMU 机器人研究所兼职教授 Ryad Benosman

　　焦点 /

　　中的一个重要主题。不论是SLAM、SFM、三维重建等重要应用的底层都是建立在特征点跨图像可靠地提取和匹配之上。特征提取是

　　伺服、3D场景建模、图像修复等。   比如目标检测，具有目标检测的设备可以找到目标，在其周围画出矩

　　技术面临的挑战 /

　　使用复杂算法（可以是传统算法，也可以是基于深度学习的算法）来理解数字图像和视频并提取有用的信息。

　　使用复杂算法（可以是传统算法，也可以是基于深度学习的算法）来理解数字图像和视频并提取有用的信息。

　　任务包括图像采集、图像处理和图像分析。图像数据可以采用不同的形式，例如视频序列，从多个角度的不同的摄像机查看图像或来自医疗扫描仪的数据。

　　的划分小型专用型：玩具，汽车桌面通用型：电脑高端服务型：服务器**嵌入式系统的含义：**将

　　1. DAC0832 的VREF 接-5V，IOUT1 接运算放大器异名端，输入为1000000B ，输出为( )。 +2.5V2. 采用ADC0809 构成模拟量输入通

　　印象的客观对象包括自然景物、拍摄到的图片、用数学方法描述的图形等等构成图形的要素几何要素：刻画对象的轮廓、形状等非几何要素：刻...

　　之一。即时地识别出场景中所有的物体的能力似乎已经不再是秘密。随着卷积神经网络架构的发展，以及大型训练数据集和高级

　　识别简史 /

　　中的现状与应用 /

　　正像学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，

　　的概念到底有什么区别 /

　　内设备安装、施工验收、三维测量以及天面核查等四种典型场景下的应用方案及实施效果，上述应用实践将为在通信工程

　　达到人类那样看的技术。使用摄像头和电脑来代替人类完成一些复杂的工作，例如对目标进行分类、识别、分割、跟踪等，

　　来自《Deep Learning vs. Traditional Computer Vision》 摘要： 深度学习推动了数字图像处理

　　的比较 /

　　本文来自知乎上的同名问题，原文链接： 对几个优秀的回答进行了整理，解释权归答主所有，如有侵权请联系删除，

　　吗? /

　　代替大脑完成进一步的图像处理和解释。目前我们手机常用的人脸识别解锁，银行业务远程办理等都是用的该类技术。

　　导航、医学辅助诊断、工业机器人的手眼系统、地图绘制、物体三维形状分析与识别及智能人机接口等。

　　信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。

　　是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器

　　开发上。使用Vivado HLS视频库在zynq-7000全可编程soc上加速OPENCV 应用的开发，将大大提升我们的

　　技术如何从技术、产品和商业角度在真实世界中大规模落地。主题简介及亮点：本次直播，讲者将介绍

　　带来了一场“”，此论文的工作正是基于Imagenet数据集。Imagenet数据集有1400多万幅图片，涵盖2万多个类别；其中有超过

　　也取得了很多成果。例如大家所熟知的人脸识别技术，在诸如Face ID 、刷脸支付、安检等方面已经得到了广泛应用。除此之外，

　　应用之OpenCV基础教程 /

　　这一概念混淆。实际上两者确实存在一定的相同之处，但也不能因此而将这两者视为同一概念，因为这两者还存在着显著的差别。而与此同时，两者也还有着密不可分的关系

　　技术实现 /

　　Cadence等EDA工具与PLM系统集成接口的案例演示#pcb设计 #pcb#PCB效果图

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