河南人臉識(shí)別圖像識(shí)別模塊定制方案

人工智能算法具有復(fù)雜性。在算法內(nèi)部，世界的復(fù)雜性轉(zhuǎn)變?yōu)槲宀世_紛的內(nèi)部活動(dòng)模式?！艾F(xiàn)在的模型有數(shù)百萬(wàn)個(gè)人造神經(jīng)元，深度達(dá)到了幾十層”。人工智能算法市場(chǎng)的特征與大多數(shù)產(chǎn)品市場(chǎng)形成鮮明對(duì)比：在大多數(shù)產(chǎn)品中，個(gè)人可以輕松評(píng)估其所帶來(lái)的利益和安全風(fēng)險(xiǎn)，而高度復(fù)雜和不透明的人工智能算法需要監(jiān)管機(jī)構(gòu)的**評(píng)估。而且算法過(guò)程是動(dòng)態(tài)的，其規(guī)則在新的數(shù)據(jù)模式中不斷發(fā)生著變化，同樣的問(wèn)題在時(shí)間1所輸出的結(jié)果，有可能與時(shí)間2所獲得的結(jié)果沒(méi)有相似之處，這種動(dòng)態(tài)性使算法本身變得更加復(fù)雜。目標(biāo)識(shí)別用慧視光電的板卡！河南人臉識(shí)別圖像識(shí)別模塊定制方案

在人臉識(shí)別領(lǐng)域，傳統(tǒng)的人臉特征都是人工選取，例如SIFT，HOG等等，但是人工選取特征是一件非常費(fèi)力事情，并且選取特征的好壞很大程度上依賴(lài)于經(jīng)驗(yàn)和運(yùn)氣，而深度學(xué)習(xí)是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)自動(dòng)學(xué)習(xí)特征的方法，可以更好的表達(dá)樣本。人臉識(shí)別以其所具有的非侵入性、便捷性、安全性等特性擁有著廣闊的應(yīng)用前景和科研價(jià)值，因此使用深度學(xué)習(xí)方法的對(duì)人臉識(shí)別進(jìn)行研究，可以在光照、表情、姿態(tài)以及低分辨率等問(wèn)題進(jìn)行改進(jìn)。成都慧視的AI識(shí)別算法也能根據(jù)不斷學(xué)習(xí)以獲得更好的識(shí)別能力。山西自主研發(fā)圖像識(shí)別模塊解決方案慧視AI板卡可以用于大型公共停車(chē)場(chǎng)。

索尼旗下的SONY-7520型號(hào)的攝像頭作為高倍變焦鏡頭，能夠廣泛應(yīng)用于安防、無(wú)人機(jī)吊艙、周界監(jiān)控、邊海防監(jiān)控、森林防火等領(lǐng)域。特別是無(wú)人機(jī)吊艙，在圖像處理板的賦能下，索尼7520相機(jī)能夠讓我們檢測(cè)、追蹤更多的細(xì)節(jié)，比如邊海防監(jiān)控跟蹤、電力巡檢、消防救災(zāi)、目標(biāo)搜索跟蹤等無(wú)人機(jī)航拍應(yīng)用行業(yè)。為了讓相機(jī)具備強(qiáng)大的適應(yīng)、工作能力，針對(duì)于無(wú)人機(jī)將會(huì)遇到的場(chǎng)景、工作要求，工程師以RV1126核心板為基礎(chǔ)進(jìn)行定制開(kāi)發(fā)，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

Viztra-LE034圖像跟蹤板支持AI智能識(shí)別目標(biāo)（人、車(chē)）；具有波門(mén)自動(dòng)搜索和波門(mén)引導(dǎo)跟蹤功能；能夠?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行跟蹤，并輸出目標(biāo)測(cè)偏量；同時(shí)具有質(zhì)心和模板匹配2種跟蹤方式；跟蹤目標(biāo)支持波門(mén)自適應(yīng)；支持跟蹤丟失后重新檢測(cè)，具有較好的抗背景干擾和抗遮擋能力等特點(diǎn)。能夠廣泛應(yīng)用于機(jī)載吊艙、電子哨兵、邊海防監(jiān)控、智能周界，邊海防監(jiān)控系統(tǒng)等場(chǎng)景。為快速應(yīng)用的成品系列，Viztra-LE034圖像跟蹤板擁有4路通用型視頻輸入輸出接口，能夠快速落地應(yīng)用，減少開(kāi)發(fā)時(shí)間。圖像處理技術(shù)可以幫助動(dòng)物紀(jì)錄片拍攝中鎖定跟蹤目標(biāo)。

人工智能算法具有危險(xiǎn)性。算法的危險(xiǎn)性體現(xiàn)在兩方面，一是以低概率犯下嚴(yán)重錯(cuò)誤，主要體現(xiàn)為算法的出錯(cuò)。人工智能算法被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的算法出錯(cuò)或會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的交通事故，醫(yī)療領(lǐng)域的算法出錯(cuò)或會(huì)導(dǎo)致病人的死亡或重傷，金融領(lǐng)域的算法出錯(cuò)或會(huì)使投資人遭受巨大財(cái)產(chǎn)損失。二是造成可能較小但長(zhǎng)期而又***的危害，主要是指算法運(yùn)行過(guò)程和結(jié)果缺乏法律規(guī)制而導(dǎo)致的偏差。例如算法所使用的數(shù)據(jù)是通過(guò)長(zhǎng)期侵害人類(lèi)隱私權(quán)而獲得的，算法結(jié)果可能存在歧視或侵犯到算法受眾的知情權(quán)。雖然這些危害有時(shí)候不如算法出錯(cuò)時(shí)的損害明顯和嚴(yán)重，因此而常常被受害人忽略，但亦有導(dǎo)致嚴(yán)重?fù)p失的可能。而且，對(duì)這些大程度損害的長(zhǎng)期放任將會(huì)導(dǎo)致人類(lèi)所創(chuàng)建的法律價(jià)值被逐漸侵蝕，人類(lèi)文明或會(huì)岀現(xiàn)倒退。AI圖像處理板能實(shí)現(xiàn)24小時(shí)、無(wú)間隙信息化監(jiān)控。云南AI智能圖像識(shí)別模塊方法

有沒(méi)有純國(guó)產(chǎn)化的板卡？河南人臉識(shí)別圖像識(shí)別模塊定制方案

基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別方法，以稀疏自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和softmax分類(lèi)器構(gòu)建深度層次網(wǎng)絡(luò)為例，并對(duì)該深度層次網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練。為了驗(yàn)證深度學(xué)習(xí)方法的人臉識(shí)別率，分別在ORL、Yale、Yale-B以及PERET人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上做算法測(cè)評(píng)，測(cè)試內(nèi)容有softmax分類(lèi)器人臉識(shí)別、深度網(wǎng)絡(luò)頂層微調(diào)算法和深度網(wǎng)絡(luò)整體微調(diào)算法三個(gè)方面。對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的人臉圖像進(jìn)行的預(yù)處理有直方圖均衡化、非局部均值算法、小波變換處理、Retinex圖像增強(qiáng)算法以及同態(tài)濾波算法。另外，使用深度網(wǎng)絡(luò)整體微調(diào)算法對(duì)低分辨率問(wèn)題做了進(jìn)一步驗(yàn)證。然后利用matlab GUI編程實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于稀疏自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和softmax分類(lèi)器的人臉識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)的深度層次網(wǎng)絡(luò)的層次和節(jié)點(diǎn)可調(diào)，且具備完整的識(shí)別功能。河南人臉識(shí)別圖像識(shí)別模塊定制方案