将深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, 简称CNNs）用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光。由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练，因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep

ImageIO; /** * jpg图像文件缩放类 * * 本类实现一个对 JPG/JPEG 图像文件进行缩放处理的方法 即给定一个 JPG 文件，可以生成一个该 JPG 文件的缩影图像文件 (JPG 格式 ) *

包括读取、删除和设置。 KeychainAccess – 管理Keychain接入的小助手。 图像浏览及处理 FLAnimatedImage – gif播放处理的工具。 CLImageEditor

而谷歌将以上过程中的第一种 RNN 用深度卷积神经网络 CNN 取代，这种网络可以用来识别图像中的物体。通过此种方法，就可以实现将图像中的对象转换成语句，对图像场景进行描述。概念虽然简单，但是实现起来十分复 杂，科学家表示目前

随着读图时代的到来，大量的内容产生在图片和视频上，对图片的识别、理解和分析需求越来越强烈。一时间，图像识别、深度学习、人工智能成了一线大 公司要拿下的战略要地，百度有深度学习研究院，阿里也把《大数据》

ImageNet 年度图像识别测试中，微软研究院的计算机图像识别系统在几个类别的测试中拔得头筹，击败了谷歌、英特尔、高通、腾讯以及一些创业公司和学术实验室的系统。 ImageNet 是全球最大的图像识别数据库。

伯克利人工智能研究院的一支团队，刚刚详细介绍了一项将平面图像转制为 3D 模型的新技术。虽然听起来并不新鲜，但最新进展已能通过单张图产出极高分辨率的 3D 模型。随着后续研究与进步，其有望将任何一张图

(ASMLibrary©) SDK , 用OpenCV开发，用于人脸检测与跟踪。 ASMLibrary包括离线训练模型和在线实时匹配两大部分。 训练模型之前，确保你拥有一个图像数据库以及对应于该图像数据库的标定文件

就很费工夫。 3）难以实现。SLAM是一个完整的系统，由许多个分支模块组成。现在经典的方案是“图像前端，优化后端，闭环检测”的三部曲，很多文献看完了自己实现不出来。 4）自己动手编程需要学习大

为了给有兴趣实现sift算法的朋友提供个参考，特整理此文如下。要了解什么是sift算法，请参考：九、图像特征提取与匹配之SIFT算法。ok，咱们下面，就来利用Rob Hess维护的sift 库来实现sift算法：

•检测面部标记。 •旋转、缩放和转换第二张图像，使之与第一张图像相适应。 •调整第二张图像的色彩平衡，使之与第一个相匹配。 •把第二张图像的特性混合在第一张图像中。 完整的源代码可以从这里下载:

Malik。其最有影响力的研究成果：图像分割。其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized cuts and image segmentation”。这是图像分割领域内最经典的算法。主页： www

文章简介 在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。 当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句就说清，所以

CV (Computer Vision) 最近在研究CV的一些开源库(OpenCV)，有一个体会就是在此领域，除了一些非常学术的 机器学习 , 深度学习 等概念外，其实还有一些很有趣的 现实的 应用场景。比如之前很流行的微软的

​上周，我去洛杉矶参加了一个机器学习的meetup，一位主讲是eHarmony公司（美国最大的婚恋交友网站之一，通过性格测试来进行婚恋匹配的模式 ——百度百科）的Jon Morra，他着重分享了机器学习（machine learning）在他们的在线交友平台中的应用。

上周，我去洛杉矶参加了一个机器学习的meetup，一位主讲是eHarmony公司（美国最大的婚恋交友网站之一，通过性格测试来进行婚恋匹配的模式——百度百科）的Jon Morra，他着重分享了机器学习（machine learning）

识，首先和大家说下图像目标定位与检测的方法分类。 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他

Detection in any language 导读 ：脸部辨识是通过图像算法来判断人脸位置和大小的计算机技术。它指认面部特征，忽略其他图像噪音，譬如 建筑物，树木和身体。现在大多数社交网络平台的相册都有这

显卡：NVIDIA GeForce GTX 745 4G 版本：TensorFlow 1.0 软件包：OpenCV 3.2.0、Pygame、Numpy、… 细心的朋友可能发现，笔者的显卡配置并不高，GeForce

，用于用于 Apache Spark 的的深度学习库。MMLSpark 可以与 微软认知工具包 和 OpenCV 完美整合。 微软发现，虽然 SparkML 可以建立可扩展的机器学习平台，绝大多数开发者的精力都耗在了调用底层