Рубрика «лица»

в 9:36, , рубрики: emotion recognition, face recognition, Блог компании Ivideon, видео, искусственный интеллект, Исследования и прогнозы в IT, лица, машинное обучение, Работа с видео, распознавание лиц, распознавание эмоций, Эмоции

image

Древние египтяне знали толк в вивисекции и могли на ощупь отличить печень от почки. Пеленая с утра до вечера мумии и занимаясь врачеванием (от трепанации до удаления опухолей), поневоле научишься разбираться в анатомии.

Богатство анатомических подробностей с лихвой компенсировалось неразберихой с пониманием функции органов. Жрецы, врачи и простой люд смело помещали разум в сердце, а мозгу отводили роль производителя слизи для носа.

Спустя 4 тыс. лет трудно позволить себе смеяться над феллахами и фараонами — наши компьютеры и алгоритмы сбора данных выглядят круче, чем папирусные свитки, а мозг все так же загадочно производит не пойми что.

Вот и в данной статье предполагалось рассказать о том, что алгоритмы распознавания эмоций достигли скорости зеркальных нейронов в интерпретации сигналов собеседника, как вдруг выяснилось, что нервные клетки стали не тем, чем кажутся.
Читать полностью »

в 12:00, , рубрики: github, open source, генерация изображений, искусственный интеллект, лица

T2F: проект преобразования текста в рисунок лица при помощи глубинного обучения - 1

Код проекта доступен в репозитории

Введение

Когда я читал описания внешнего вида персонажей в книгах, мне всегда было интересно, как бы они выглядели в жизни. Вполне можно представить себе человека в целом, но описание наиболее заметных деталей – задача сложная, и результаты разнятся от человека к человеку. Много раз у меня не получалось представить себе ничего, кроме весьма размытого лица у персонажа до самого конца произведения. Только когда книгу превращают в фильм, размытое лицо заполняется деталями. К примеру, я никогда не мог представить себе, как именно выглядит лицо Рэйчел из книжки "Девушка в поезде". Но когда вышел фильм, я смог сопоставить лицо Эмили Блант с персонажем Рэйчел. Наверняка у людей, занимающихся подбором актёров, уходит много времени на то, чтобы правильно изобразить персонажей сценария.
Читать полностью »

в 22:02, , рубрики: data mining, face recognition, mtccnn, NIST, Ntech, visionlabs, Vocord, Алгоритмы, биометрия, Блог компании Recognitor, лица, машинное обучение, обработка изображений, распознавание лиц

Пожалуй нет ни одной другой технологии сегодня, вокруг которой было бы столько мифов, лжи и некомпетентности. Врут журналисты, рассказывающие о технологии, врут политики которые говорят о успешном внедрении, врут большинство продавцов технологий. Каждый месяц я вижу последствия того как люди пробуют внедрить распознавание лиц в системы которые не смогут с ним работать.
Правда и ложь систем распознавания лиц - 1
Тема этой статьи давным-давно наболела, но было всё как-то лень её писать. Много текста, который я уже раз двадцать повторял разным людям. Но, прочитав очередную пачку треша всё же решил что пора. Буду давать ссылку на эту статью.
Итак. В статье я отвечу на несколько простых вопросов:

  • Можно ли распознать вас на улице? И насколько автоматически/достоверно?
  • Позавчера писали, что в Московском метро задерживают преступников, а вчера писали что в Лондоне не могут. А ещё в Китае распознают всех-всех на улице. А тут говорят, что 28 конгрессменов США преступники. Или вот, поймали вора.
  • Кто сейчас выпускает решения распознавания по лицам в чём разница решений, особенности технологий?

Большая часть ответов будет доказательной, с сылкой на исследования где показаны ключевые параметры алгоритмов + с математикой расчёта. Малая часть будет базироваться на опыте внедрения и эксплуатации различных биометрических систем.
Я не буду вдаваться в подробности того как сейчас реализовано распознавание лиц. На Хабре есть много хороших статей на эту тему: а, б, с (их сильно больше, конечно, это всплывающие в памяти). Но всё же некоторые моменты, которые влияют на разные решения — я буду описывать. Так что прочтение хотя бы одной из статей выше — упростит понимание этой статьи. Начнём!
Читать полностью »

в 11:44, , рубрики: apple, iphone, искусственный интеллект, лица, покупка, распознавание лиц, смартфоны, стартап, технологии

Apple купила израильский стартап по распознаванию лиц Realface - 1

Компания Apple приобрела израильский стартап по созданию технологий распознавания лиц Realface, сообщает израильский ресурс calcalist.

По оценкам, стоимость сделки составила около $2 млн. Согласно промо-материалам стартапа, команда Realface разработала «уникальную технологию распознавания лиц, которая основана на использовании искусственного интеллекта и симулирует человеческое восприятие».
Читать полностью »

в 7:22, , рубрики: Kittydar, opencv, Демосцена, искусство, кошки, лица, облака, обработка изображений, распознавание лиц

Где ошибаются алгоритмы распознавания лиц

Дуэт художников из Южной Кореи Shinseungback Kimyonghun постоянно организует необычные выставки, на пересечении живописи, фотоискусства и компьютерных технологий. Например, последняя их выставка называется «Облачное лицо» (Cloud Face). Здесь выставлены фотографии облаков, на которых ошибочно сработала библиотека компьютерного зрения OpenCV.
Читать полностью »

Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js