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AI魔幻行为大赏:细数机器视觉的9大应用场景

导读:本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景,目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的,若要对这些信息进行有效分析利用,则要依赖于机器视觉技术的发展,虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题,但离解决所有问题还很遥远,因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的

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StartDT AI Lab | 视觉智能引擎——AI识货赋能商品数字化

​ 自零售领域近些年围绕转型升级建设性地提出了以“人、货、场”三核心为基础的新零售蓝图之后,各方新技术蜂拥在零售的各型场景中角力。在之前的分享中,我们主要介绍了奇点云是如何通过人工智能技术,从“人”的维度切入零售场景的。而本文将着重介绍奇点云的人工智能技术是

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动态贴纸SDK是短视频应用场景中必须存在的吗

短视频应用自“诞生”至现在发展趋势一直都比较顺风顺水,除了其自身有趣的视频拍摄玩法和强大的引流能力之外,最吸引人的莫过于其中新颖百变的动态贴纸了。而站在开发者的角度来看,短视频应用内的动态贴纸大都是通过接入三方动态贴纸SDK所实现的,并不是程序内自带的,所以

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PaddlePaddle工程师详解热门视觉模型,强烈建议!

上篇 计算机视觉(Computer Vision)是研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,是使用摄像机机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等的机器视觉,并通过电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 形象地说,就是给计算机安装上眼睛(摄像

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向前一步,AI,退后一步,RPA

向前一步,AI,退后一步,RPA。 AI落地难成为业界面临的共同难题,往前走难以为继,于是被寄予厚望的AI后退一步,RPA(Robotic Process Automation,机器人流程自动化)适时出现在牌桌。 一批 RPA+AI 厂商如雨后春笋般出现,让

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《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》| 每日读本书

编辑推荐 适读人群:本书适合对SLAM感兴趣的读者阅读,也适合有志于从事计算机视觉、机器人研究等领域的广大学生阅读,可作为SLAM技术的入门教材。 SLAM技术是全自动无人驾驶、无人机、机器人等人工智能产品的核心技术之一。 本书作者是SLAM领域非常杰出的青

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StartDT AI Lab | 视觉智能引擎——Re-ID赋能线下场景顾客数字化

人货场的思路是整个新零售数字化链路的核心,人是整个业务生命周期的起始点,图像算法的首要目标就是从图像中得到“人” 。前一篇我们主要讲了Face ID的发展,Face ID帮助商家赋能了线下用户画像,把视觉计算的热情带到支付、安防等各行各业。 诚然,分析人的方

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新零售浪潮下,人货动作如何数字化?

小叽导读:在人工智能技术与新零售场景结合的浪潮中,衍生了诸多创造性的尝试。围绕“人-货-场”数字化的核心,出现了基于行人检测算法的门店客流统计、基于人脸检测算法的门店进出店人数统计,以及基于图像分类算法的商品识别、自动售货柜等新奇的探索。为了进一步挖掘“人-

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