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wzatv:【j2开奖】计算机视觉开放问题:视频数据分析理解的应用场景、技术要求和挑战(3)

时间:2017-01-20 15:38来源:本港台现场报码 作者:118KJ 点击:
再比如,在和交通有关的场景里,车辆就变成了最主要的实体。围绕着车辆的一系列相关技术,比如汽车检测/跟踪、车牌检测/识别、路标行人检测等,就

  再比如,在和交通有关的场景里,车辆就变成了最主要的实体。围绕着车辆的一系列相关技术,比如汽车检测/跟踪、车牌检测/识别、路标行人检测等,就变得尤其重要。微软亚洲研究院在这方面也有一些初步研究进展。以后有机会再细谈。

  同样的技术在不同应用场景下性能要求也不一样。拿人脸检测来说,对一般正规拍照或基于人脸的登录验证,技术已经很成熟。但对于无控制的视频监控等场景,由于摄像头角度、人脸大小、角度、遮挡、图像质量等变数很大,要做到技术成熟有很大挑战。比如对于保护隐私的视频人脸模糊的应用场景,对检测率要求极高,脸在任何一帧都不能曝光。这就要求人脸检测及跟踪技术要对特定场景数据进行很好的优化。近期我的同事谢文轩将会对视频人脸模糊技术做一个更详细的介绍。

  总之,随着计算能力,大数据持续快速增长,加上主动学习、迁移学习、强化学习等更强大机器学习技术继续发展, 让机器可以像人一样看到并理解世界的前景是乐观的。

  

wzatv:【j2开奖】计算机视觉开放问题:视频数据分析理解的应用场景、技术要求和挑战

  市场竞争刺激技术发展

  再好的研究成果,最终只有在实际应用中得到验证才能体现它的真正价值。微软亚洲研究院研发的视频分析技术正在通过微软认知服务这个平台,以视频 API 的形式提供给广大人工智能领域的开发者,帮助他们方便而高效地开发和视频相关的人工智能应用系统。这些技术也成了微软 Azure 云平台的媒体分析服务的重要组成部分,提供企业级的智能服务。类似地,其它高科技公司如Google、Amazon、Facebook等也相继推出计算机视觉API, 使市场争夺白热化。这种激烈竞争反过来将会进一步刺激加快计算机视觉和视频分析技术的发展,最终使人工智能可以透过视频看世界,尽快渗透到日常生活和工作中去。

  

wzatv:【j2开奖】计算机视觉开放问题:视频数据分析理解的应用场景、技术要求和挑战

  引用:

  [1] “Home Security Solutions Market - Global Forecast to 2020"

  

  [2] “Retail Analytics Market - Global Forecast and Analysis to 2020”

  

  [3]"Smart Camera for Security Market & Surveillance - Global Forecast to 2020"

  

  [4] “Semi Autonomous Market for Passenger Car – Global Trends & Forecast to 2018”

  

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(责任编辑:本港台直播)
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