计算机视觉

随着AI 的浪潮发展，AI 的应用场景越来越广泛，其中计算机视觉更是运用到我们生活中的方方面面。 作为一个测试人员，需要紧跟上 AI 的步伐，快速从传统业务测试，转型到 AI 的测试上来。而人脸识别作为机器视觉应用场景里最普及常见的一环，因此这一篇结合AI 的架构和核心，以及人脸识别来讲一讲，AI 怎么测试，以及 AI 测试与传统测试的区别和共同点。 人脸识别和 AI的关系 先了解 AI两个基本概念。 a) 计算机视觉 也称为机器视觉，是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 最好理解的场景，比如拍一个花的照片，通过机器学习自动告知用户这是什么花。拍一个店铺的照片，机器学习自动分析出店铺的名字，以及店铺的位置。 b) 生物识别 通过计算机，与光学、声学、生物传感器、统计学的概念手段结合，利用人体固有的生理特性和行为特征进行个人身份的鉴定。比如通过人的指纹，和数据库录入的指纹比较，判断是否是同一个人。 机器视觉和生物识别都属于AI 的应用领域，机器视觉和生物识别的本质，都在于对于图像图像的识别和比对。人脸识别，则是将机器视觉与生物识别结合，对人类的面部特征应用计算机视觉的一个典型场景。 怎么测试图像识别 结合 AI 的架构和核心来分析。 1. 数据收集和处理 既然是视觉

最近人脸检测识别又火起来了，不知道大家知否两会期间都是人脸检测识别技术在后台监控，保证了我们两会期间的安全及监控工作，今天是我们CV进阶的第二节课，带领大家进入新的篇章，教你怎么用最近本的框架去实现人脸识别。 人脸检测及识别无处不在我们身边，只要你出门，就被摄像头一直监控着可以这么说。这也是为了我们社会安全！ 在各个领域都已经用到了检测及识别技术最常见的是我们支付宝刷脸支付及门禁系统。 那今天我们“计算机视觉战队”就和大家说说识别。今天主要是针对刚刚入门的同学，如果你还很感兴趣，接下来和我们一起学习吧！本次学习后，你会对识别有一个深入了解，也会对该领域有浓厚的兴趣！ 今天我们主要以 实践 为主！！！ 在实践之前，我们首先要做的就是搭建环境，这个在CV系列已经有详细的教学了，本次我们基于Python的keras为大家带来简单教学。 数据准备 首先你选定文件的位置，该文件主要有train、test、Model和predict四个文件夹，之后会说每个文件夹的用途。 建立好四个文件夹之后，在train这个文件夹中存放你要存放的训练集，如下图： 今天举例子我只用两个类别的人脸数据， 注： 在train文件在建立两个你存入训练数据的文件夹并命名，在测试集也一样的操作，数据量根据你个人而定。 上图就是训练集内的部分数据，其他训练集文件及测试集都一样的操作，这个是建模的基础。 建模型 注：

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。 三维点云物体识别方法多是通过提取物体的特征点几何属性、形状属性、结构属性或者多种属性的组合等特征进行比对、学习，从而完成物体的识别与分类。可以分为以下四类方法： 1.基于局部特征的目标识别 基于局部特征的物体识别方法主要是通过局部来识别整体。该方法无需对处理数据进行分割，往往通过提取物体的关键点、边缘或者面片等局部特征并进行比对来完成物体的识别。其中，特征提取是物体识别中非常关键的一步，它将直接影响到物体识别系统的性能。基于局部特征的方式对噪声和遮挡有更好的鲁棒性，同时不受颜色和纹理信息缺乏的限制。由于局部特征描述子仅使用参考点邻域信息，所以不对场景进行分割即可处理复杂场景。但是局部特征描述子维度较高，需要消耗更多的内存，同时存在计算复杂度高，实时性差等问题。 点特征直方图(PFH)和快速点特征直方图(FPFH)是Rusu R B等人提出的相对早期的局部特征描述子。采用统计临近点对夹角的方式构造特征描述子，这也是局部特征描述子构造的典型方式，在此基础上形成了基于局部特征匹配的目标识别和位姿估计的经典框架，如下图所示。表１对典型的局部三维描述符进行了总结

数年前，AI还是一个襁褓中的婴儿。如今，AI已经成为各大科技公司的业务增长主力。 中国信息通信研究院统计预测数据显示，2020年全球人工智能市场将达到6800亿元人民币。中国四大科技公司BATH——百度、阿里、腾讯、华为都在争抢这块炙手可热的市场。 AI技术上，四家科技巨头公司你追我赶，难分输赢。但有意思的是，其中一家公司却另辟蹊径，从产业应用中率先破局，创造了领先业界的AI产业生态。这家公司正是腾讯。 “现在很多公司都在提all in AI。不过，腾讯的目标并不是all in AI，而是——AI in all。”2017年，腾讯COO任宇昕在腾讯全球合作伙伴大会上，喊出腾讯AI的战略宣言。 2020年，这句宣言已落地为腾讯坚实的AI产业布局。经过3年潜行，腾讯的AI业务悄然生长，成为一片郁郁葱葱的技术森林。从消费互联网到产业互联网的各业务条线，结成了一张管道网络，持续为腾讯AI输送源源不断的营养。 AI对于腾讯不是一颗大树，而是一片森林，一种生态。 AI战场上，腾讯采取了它最擅长的打法，连接一切。通过“AI in all”战略，腾讯搭建了以两大科技实验室矩阵为“双引擎”驱动的AI战舰，为消费互联网和产业互联网赋能，连接游戏、社交、金融、医疗、教育等产业，形成一层紧密的AI产业生态网络。 AI并未成年。目前，全球各大科技公司的一些AI产品仍在初级阶段。但是AI迭代速度往往出人意料

第一周 　　 1,1 计算机视觉问题： 　　图片识别；目标检测：只需要检测出图片上物体的位置，做成一个盒子（不用辨别是什么物体）；图片风格转移 　　在图片处理中，如果1000X1000的图片，进入全连接的神经网络中，x数据量太大达到3000000，太容易过拟合；所以就有了卷积神经网络 　　 1.2 边缘检测 　 　笔记：在前面说神经网络的前几层提取一些特征，检测出边缘，是因为输入的是一些向量，加权和之后就得到一些边缘特征；再往后把这些边缘再加权求和会得到一些人脸的部位；灰度图：用灰度表示的图，没有rgb，只有一个值表示灰度大小。 　　图片——过滤器（核）——另一张图片（tf.nn.conv2d；keras.conv2D） 　　垂直边缘检测原理：检测滤波器是左边是1右边是-1中间是0；这样如果原本的图片出现垂直边缘即图片有一部分的左边灰度值小右边灰度值大，这样再和滤波器作用之后就得到了一个比较大的值。（滤波器的作用就是滤除跟它不一样的，留下和它一样的部分这一部分值很大） 　　 　　　　 1.3 更多的边缘检测 　　 边缘检测有很多种类：由暗到亮；由亮到暗可以都用上面的滤波器然后取绝对值。 　　边缘滤波器：sobel 可以用做垂直滤波器，中间的权重比较大，使得处于图像中央的权重比较大；scharr filter ；还可以任意设置9个数字当做参数，检测任意角度的边缘，在神经网络中慢慢学习

准备报考计算机专业考研的同学们有没有确定好自己的目标院校？计算机专业哪些学校的考研难度比较大？哪些学校相对好考？下文有途网小编给大家整理了计算机考研难度排行榜，供参考！ 1计算机考研学校难度排名 1、北京大学考研330分 数学自主命题，进复试的60多人，被刷了10个左右，330+的几个基本全留下了，复试率基本1:1.2，今年360以下的基本都去软院，录取除特殊人物外，基本看排名总排名40开外，专业排名6之外的都很危险，排名之间还要看分数差距 2、清华大学352分(含工程硕士) 清华工程不享受奖学金，不享受国家补助，不享受公费医疗， 工学录了35个，5个去深圳，每年工学收30个左右 3、南京大学341分(不含工程硕士，南大工程的复试线是其工科校线到341之间) 计划招收工学硕士90人，本校和外校推免生一共34人，通过考试招收56人，按照1:1.2的比例，共有68人进入复试，工学刷下来的可以直接选读工程硕士(南大工程硕士可以评定奖学金的)，无需复试 4、浙江大学考研320分(不含工程硕士) 浙大复试比例:1:1.5，进入复试240人，录取140+，刷了90人。实际录取线在350分左右，140人中只有30人公费(其中浙大本校免复试占去15个名额)，剩下的大部分交一半学费，少数全交 5、复旦大学325分(不含工程硕士) 工学招80个，已有48名免推生，复旦专硕的复试线是其工科校线310

注：文末附【深度学习与自然语言处理】交流群，最近赶ACL，比较忙，很多同学加了没有回过期了，可以重新加一下，备注好的一定会回复，敬请谅解。 1月11日-13日，IJCAI2020在线上将正式举办。深度神经网络（DNNs）在计算机视觉、计算语言学和人工智能等领域已经巨大的成功。然而，DNNs成功的基本原理、DNNs的可信性等方向仍然很大程度上缺乏。 于是张拳石和朱占星老师一起带来了这个可解释性的talk，旨在将关注人工智能可解释性、安全性和可靠性的研究人员、工程师以及行业从业人员聚集在一起。也对对当前可解释人工智能算法的优点和局限性的批判性讨论提供了新的前瞻性研究方向。 大纲如下： 完整ppt和资料地址如下： IJCAI Tutorial on Trustworthiness of Interpretable Machine Learning ​ ijcai20interpretability.github.io 机器学习/深度学习算法/自然语言处理交流群 已建立机器学习算-自然语言处理微信交流群！想要进交流群进行学习的同学，可以直接加我的微信号： HIT_NLP 。加的时候备注一下： 知乎+学校+昵称 （不加备注不会接受同意，望谅解） ，即可。然后我们就可以拉你进群了。群里已经有非得多国内外高校同学，交流氛围非常好。 强烈推荐大家关注 机器学习算法与自然语言处理 账号和

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作者：Parul Pandey 编译：大数据文摘 本文主要介绍了一些简单易懂最常用的Python图像处理库 当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。 图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作（如裁剪、翻转、旋转等），图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别等。Python之成为图像处理任务的最佳选择，是因为这一科学编程语言日益普及，并且其自身免费提供许多最先进的图像处理工具。 让我们看一下用于图像处理任务的一些常用Python库。 1. scikit Image scikit-image是一个基于numpy数组的开源Python包。 它实现了用于研究、教育和工业应用的算法和实用程序。 即使是对于那些刚接触Python的人，它也是一个相当简单的库。 此库代码质量非常高并已经过同行评审，是由一个活跃的志愿者社区编写的。 使用说明文档： https://scikit-image.org/docs/stable/user_guide.html 用法举例： 图像过滤、 模版匹配 可使用“skimage”来导入该库。大多数功能都能在子模块中找到。 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib

出品 | AI科技大本营 作者 | 阿司匹林 1月6日，爱奇艺奇遇VR在京召开主题为“谁与争锋”的VR技术发布会，正式发布国内首个CV（计算机视觉技术）头手6DoF VR交互技术——追光，并面向全球VR游戏开发者启动“哥伦布计划”。 至此，爱奇艺奇遇VR面向游戏领域的硬件、软件和生态布局全面铺开。而作为首款搭载追光视觉交互技术方案的VR一体机，定位于“发烧级游戏大作”的奇遇3，也将于第二季度正式发布并开售，剑指Oculus Quest2。 据爱奇艺智能CEO熊文介绍，自2016年进入VR领域，奇遇VR五年时间先后推出了4款成熟产品，包括4K VR一体机、iQUT未来影院等。2017年，爱奇艺智能发布了4K VR一体机，并且首次实现了一体机的Inside Out 6DoF六自由度头部位置跟踪；2019年发布了奇遇2S，是首款real 4K显示的VR 一体机，同时首次和运营商合作实现5G+8K的全景直播；2020年发布了奇遇2 Pro，并支持头手6DoF的功能。 据介绍，过去一年（2020年）奇遇VR在京东等平台夺得6.18、双11销量与销售额双冠，并获得由屹唐长厚基金、清新资本共同投资的数亿元B轮融资，创下2020年至今国内VR领域单笔融资最高纪录。 熊文表示，“2021年奇遇VR要通过自主的技术创新，让中国的VR技术引领下一代计算平台。” 国内首款量产CV头手6DoF VR一体机—