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WiMi微美全息/商汤/云从/旷视科技计算机视觉算法平台TOP10
2019-12-17 16:40:16  作者:CLY 编辑:CLY   点击可以复制本篇文章的标题和链接

机器视觉一直是人工智能热潮中最大的成功案例之一,它可以实现从自动医疗扫描到自动驾驶汽车的所有功能。计算机视觉属于计算机科学领域,其重点是复制一部分人类视觉系统的复杂性,并使计算机能够以与人类相同的方式识别和处理图像和视频中的对象。 直到目前,计算机视觉仍然以有限的能力发挥着作用。得益于人工智能的进步以及深度学习和神经网络的创新,该领域近年来取得了长足的飞跃,并且在与检测和标记物体有关的某些任务中已经超越人类。

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计算机视觉增长背后的驱动因素之一是我们今天生成的数据量,这些数据随后被用来训练和改善计算机视觉。伴随着大量的可视数据(每天在线共享30亿张图像),现在可以访问分析数据所需的计算能力。 随着计算机视觉领域的发展、新硬件和算法的进步,物体识别的准确率也随之提高。 在不到十年的时间里,当今的系统已从50%的精度达到了99%的精度,使它们在对视觉输入做出快速反应时比人类更准确。

在某种程度上,计算机视觉与模式识别有关。因此,训练计算机如何理解视觉数据的一种方法是,将大量的图像-成千上万个图像(如果可能的话)、已标记的图像馈送给它,然后使它们经受各种允许计算机追踪的软件技术或算法,找到与这些标签相关的所有元素中的图案。

深度学习为进行机器学习提供了根本不同的方法。深度学习依赖于神经网络,这是一种通用功能,可以解决通过示例表示的任何问题。当你为神经网络提供特定类型数据的许多带标签的示例时,它将能够提取这些示例之间的常见模式并将其转换为数学方程式,从而有助于对将来的信息进行分类。

例如,使用深度学习创建面部识别应用程序只需要你开发或选择一种预先构建的算法,然后使用必须检测的人脸示例对其进行训练。给定足够的示例(大量示例),神经网络将能够检测面部,而无需进一步说明特征或测量。

深度学习是进行计算机视觉的一种非常有效的方法。在大多数情况下,创建良好的深度学习算法归结为收集大量带标签的训练数据并调整参数,例如神经网络和训练时期的类型和层数。与以前的机器学习类型相比,深度学习的开发和部署既简单又快速。

根据艾媒咨询的数据,2017年中国计算机视觉行业市场规模为68亿元,预计2020年市场规模达到780亿元,年均复合增长率达125.5%。计算机视觉应用场景呈现碎片化的特点,以算法平台满足多样的长尾需求场景也是许多大厂的选择。计算机视觉公司Top10 人工智能在未来几年也将会出现井喷式的发展。

微美全息:

作为国内全息视觉AR的代表企业,微美全息WiMi专注于计算机视觉全息云服务。据介绍,微美全息覆盖从全息计算机视觉AI合成、全息视觉呈现、全息互动软件开发、全息AR线上及线下广告投放、全息ARSDK支付、5G全息通讯软件开发、全息人脸识别开发、全息AI换脸开发等全息AR技术的多个环节,是一家全息云综合技术方案提供商。其商业应用场景主要聚集在家用娱乐、光场影院、演艺系统、商业发布系统及广告展示系统等五大专业领域。

面部识别技术,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。利用摄像设备采集人面部图像或者是视频,通过提取其中的关于面部图像特征,与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,当相似度超过设定阈值就会输出匹配成功,反之输出匹配失败结果。人脸识别是基于数字图像处理,数字图像处理一直都是比较前沿的研究方向。数字图像处理技术的后期就会发展为人工智能(AI)。

微美的全息图像处理功能定期进行优化和改进,包括两项核心技术:全息AI面部识别技术和全息AI面部变化技术。由于视频处理和识别技术的发展,微美基于图像检测、识别、模板匹配、图像动态融合和替换的全息AR广告和全息成像服务目前在行业中处于领先地位。

商汤科技:

作为全球领先的人工智能平台公司,商汤科技是中国科技部指定的第一个“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时,商汤也是全球总融资额及估值最高的人工智能创新企业。从源头掌握顶尖人才,商汤拥有200余位人工智能博士及超过2000人的AI研究员及工程师团队。基于雄厚的人才储备及科研与商业落地实力,商汤自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。

商汤科技业务涵盖智慧城市、智能手机、互联网娱乐、地产以及汽车、教育、医疗、零售、广告、金融等多个行业,并在多个垂直领域市场占有率位居首位。目前,商汤科技已与国内外700多家世界知名的企业和机构建立合作,包括SNOW、阿里巴巴、苏宁、中国移动、万科、融创、OPPO、vivo等。

云从科技:

云从科技也是计算机视觉的代表之一,成立于 2015 年。云从表示,该公司目前已成为中国银行业和机场行业第一大AI供应商,业务已覆盖了金融、安防、交通、零售、园区、电力等六大领域。

数据显示,国内有能力自建生物识别平台的银行约为 148 家,已经完成招标的银行约为 128 家,截止 2018 年 12 月 15 日,云从科技称中标了其中的 106 家总行平台,市场占有率约为82.8%。

旷视科技:

目前,旷视科技依靠全员使用的Brain++训练、部署算法,而没有依赖第三方开发的深度学习框架。依托Brain++,旷视科技已获得了22项全球AI竞赛的冠军,而在行业落地方面,已实现对个人物联网、城市物联网、供应链物联网三类场景的赋能。

其核心的深度学习框架具备独特的训练和推理一体化技术架构,同时集成了行业领先的自动机器学习(AutoML)技术,可实现算法训练和模型部署的高效流程化,和深度神经网络模型设计自动化,在减少人员参与而不牺牲训练质量的条件下,大幅提高算法生产效率。依托Brain++大规模分布式训练能力,以及业界领先的分布式计算技术训练超大规模深度学习模型。

旷视自主研发的人工智能算法平台Brain++作为统一的底层架构,为算法训练及模型改进过程提供重要支持。

计算机视觉技术近来已经广泛应用到人脸识别解锁、美颜、图像分类,丰富了人们的日常生活。人工智能的目的就是让计算机去看、去听、去读,其中一个重要的部分就是图像。而计算机视觉就是人工智能的核心领域,因为视觉占据人类感官系统的 80%,也是最难做的一部分,可以说计算机视觉是推动人工智能“革命”的决定性技术。

计算机视觉是赋予计算机一双“眼睛”的科学技术。近些年,基于深度学习的发展,计算机视觉在人工智能和深度学习的大背景下方兴未艾,与此同时,当越来越多的应用场景被挖掘出来时,也意味着计算机视觉的发展前景将无比广阔。

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