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人体特征识别技术主要有

对图片、视频中的文字进行检测和识别

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AI人脸检测/行为识别的8大智慧应用场景分析

技术的智能安防风险预警监测系统设计,以AI视频智能识别与分析能力为核心,结合AI边缘计算硬件设备(智能分析网关)与EasyCVR视频融合管理平台,通过对场景中的监控视频图像进行智能识别与分析,可提供人脸、人体、车辆、... 精准抓拍及识别人、车、物等,毫秒级反应,识别度高、误识率低;- 视频结构化解析 支持16路RTSP实时视频流接入,800万高清分辨率,高解码,支持H.264/H.265视频格式;- 硬件性能优秀 工业级标准、低功耗...

EASY VLOG!AI成片创意你的影像人生

对大家来说最常见的生物特征识别技术就是人脸识别技术,绝大部分的应用都是依赖人脸实现对视频中的人物的身份识别。而且我们实际应用的场景中,人脸往往并不能一直面对镜头或者由于各种原因人脸会产生遮挡,污染导致我们并没有办法对视频中的人物的每一帧实现身份认证,在这样的背景下,我们充分利用到视频人体的多种生物特征(包括人脸特征,人体特征,标志物特征,有源信号特征)来实现目标的身份认证,我们把这种特征称为多模态特征。!...

浅析基于云-边-端协同AI算力资源智能调度能力

物联网等技术的不断发展、数据的不断增加,基于云、边、端协同架构的部署需求也越来越多。TSINGSEE青犀视频的智能分析网关/云平台,不仅融合了AI智能识别技术,同时依托云、边、端协同的架构优势,由终端负责数据感知,边缘负责局部的数据分析,而云端则汇集所有边缘的感知数据、业务数据以及互联网数据,最终完成场景下的态势感知、分析结果输出、数据分发等服务。**1、AI智能识别**可支持人脸/人体检测与识别、车辆检测/识别、车...

2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文

技术方面进行了微服务架构向云原生架构的演进升级,打造更稳定、安全、实用的平台,支持业务更好的发展。### 1.2 平台简介[SmartOps](https://smartops.anchnet.com/)多云管理平台解决异构的基础设施资源复杂难... 挂马检测、网站后门检测、端口安全检测等)、安全防御(DDoS 防护、入侵检测、访问控制来保证数据安全与用户隐私)以及安全监控与审计,形成事前、事中、事后的全过程防护;- 业界主流安全工具平台赋能:如:KubeLinter/...

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录音文件识别 30小时

5小时内音频文件转写成文本,适用非实时语音识别场景
11.40/19.00/年
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录音文件识别50小时

5小时内音频转写,识别中文与方言
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短语音(≤60秒)实时识别成文字
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人体特征识别技术主要有-优选内容

AI人脸检测/行为识别的8大智慧应用场景分析
技术的智能安防风险预警监测系统设计,以AI视频智能识别与分析能力为核心,结合AI边缘计算硬件设备(智能分析网关)与EasyCVR视频融合管理平台,通过对场景中的监控视频图像进行智能识别与分析,可提供人脸、人体、车辆、... 精准抓拍及识别人、车、物等,毫秒级反应,识别度高、误识率低;- 视频结构化解析 支持16路RTSP实时视频流接入,800万高清分辨率,高解码,支持H.264/H.265视频格式;- 硬件性能优秀 工业级标准、低功耗...
人体轮廓
简介 检测人体输出2D骨骼关键点,识别63个人体轮廓点,仅支持全身场景。 技术规格 支持平台 Android、iOS 支持输入格式 RGBA8888、BGRA8888、BGR888、RGB888 内存占用 <10M (测试设备OPPO R11) 检测速度 <27ms(测试设备OPPO R11) C接口说明 详细接口说明查看头文件:bef_effect_ai_bach_skeleton.h 1.创建人体轮廓句柄c BEF_SDK_API bef_effect_result_t bef_effect_ai_bach_skeleton_create(bef_effect_handle_t *handle);参数说明...
人脸比对
简介 人脸比对SDK提供对人脸特征提取和比对的能力,输出两张人脸之间的相似度得分,用于辅助判断是否是同一个人。 人脸识别阈值根据 阈值可以计算出相似度,一般高于最低相似度就认为是同一个人 FPR FRR Threshold 1.00e-3 0.01 67.6 1.00e-4 0.05 70.7 1.00e-5 0.11 73.4 1.00e-6 0.20 75.6 1.00e-7 0.32 77.7 技术规格 支持平台 Android、iOS、Windows、Mac 支持角度 yaw ≤ ±90° pitch ≤ ±90° 支持输入格式 RGBA8888、BGRA8...
皮肤分割
简介 识别人体皮肤区域进行分割,区别于人脸分割或者全身分割。 技术规格 支持平台 Android、iOS 支持输入格式 RGBA8888、BGRA8888、BGR888、RGB888 内存占用 <6M (测试设备OPPO R11) 检测速度 <17ms(测试设备OPPO R11) C接口说明 详细接口说明查看头文件:bef_effect_ai_skin_segmentation.h 1.创建皮肤分割句柄c BEF_SDK_API bef_effect_result_t bef_effect_ai_skin_segmentation_create(bef_effect_handle_t *handle);参数说明...

人体特征识别技术主要有-相关内容

功能发布历史

如需使用请提交工单联系技术支持。 刷新预热 2023 年 9 月变更 说明 发布时间 相关文档 服务配置 新增:支持设置事件通知规则,来自定义需要关注的存储文件和变动规则(例如新文件上传、文件删除),当规则被触发时 v... 2023-08-16 图片处理配置 图像去重 优化:上传 2 张以上图片时计费规则更新为以各图片特征提取次数与两两图片相似度匹配次数之和作为计量计费次数。 2023-08-11 后付费-按量计费 图像去重 SDK 在线调试 新增...

EASY VLOG!AI成片创意你的影像人生

对大家来说最常见的生物特征识别技术就是人脸识别技术,绝大部分的应用都是依赖人脸实现对视频中的人物的身份识别。而且我们实际应用的场景中,人脸往往并不能一直面对镜头或者由于各种原因人脸会产生遮挡,污染导致我们并没有办法对视频中的人物的每一帧实现身份认证,在这样的背景下,我们充分利用到视频人体的多种生物特征(包括人脸特征,人体特征,标志物特征,有源信号特征)来实现目标的身份认证,我们把这种特征称为多模态特征。!...

浅析基于云-边-端协同AI算力资源智能调度能力

物联网等技术的不断发展、数据的不断增加,基于云、边、端协同架构的部署需求也越来越多。TSINGSEE青犀视频的智能分析网关/云平台,不仅融合了AI智能识别技术,同时依托云、边、端协同的架构优势,由终端负责数据感知,边缘负责局部的数据分析,而云端则汇集所有边缘的感知数据、业务数据以及互联网数据,最终完成场景下的态势感知、分析结果输出、数据分发等服务。**1、AI智能识别**可支持人脸/人体检测与识别、车辆检测/识别、车...

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2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文

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骨骼检测

简介 骨骼检测可实时识别全身18关键点,支持多人检测,支持半身、侧身、背身、部分遮挡等多种复杂场景。 骨骼检测关键点索引图 技术规格 支持平台 Android、iOS、Windows、Mac 支持输入格式 RGBA8888、BGRA8888、BGR... 参数说明 参数名 参数类型 参数说明 handle bef_effect_handle_t 创建的骨骼检测句柄 max_skeleton_num int 最大检测人体数 返回值 成功返回 BEF_RESULT_SUC, 失败返回相应错误码, 具体请参考 bef_effect_ai_publi...

让欺诈风险无处遁形的计算机视觉| 社区征文

此时会有骗贷或恶意不还的欺诈问题。为提升整体风险防控能力,我们在调研先进金融同业基础上,并结合自身业务特点,利用基于深度学习的计算机视觉技术在反欺诈领域做了初步探索。通过在客户贷款申请环节引入纹身、粗项链、裸露、背景相似度等视觉检测手段,根据申请贷款时客户身体和背景特征有效防范客户潜在的欺诈风险。可以在客户贷款初期对用户做一定的风险评估,根据客户身体特征和背景的图像特点判断客户可能的社会特点。 #...

web端实现AR人脸特效 | 社区征文

直播、短视频、在线会议等应用越来越多地进入人们的生活,随之诞生的是丰富的各类创意玩法与新鲜体验,其中大量应用了以AI检测和图形渲染为基础的AR技术。 而随着Web技术的不断成熟,AR技术在Web上的实现成为了一种可... ## 架构和概念抽象整体的实现思路如下```mermaidgraph TDA[调取Camera获得相机画面] --> B[使用tensorflow加载人脸识别模型生成FaceMesh] --> C[根据FaceMesh生成三角网格并进行UV贴图]```###### FaceMesh...

产品简介

人像人体简介基于深度学习算法,对包含人像人体内容的图像进行智能编辑与处理,包括人像编辑、人像技术人体与行为分析等功能,可满足用户对于人像人体编辑的多元化需求,可应用于互联网娱乐、互动营销、智能图像优化、安全认证等各类场景 能力建设总览产品分类 接口名称 能力介绍 人像编辑 人像漫画风 多维度保留用户特征,配合多种漫画风格图像迁移,生成漫画脸 人像融合 对模版图和融合图中的人像进行图片融合操作,返回融合后的图...

AI安全技术总结与展望| 社区征文

AI在安全行业的体现主要表现为三方面:人工智能应用于安全行业;人工智能内生安全;人工智能衍生安全。其中人工智能应用于安全行业如利用人工智能技术识别恶意代码、自动化漏洞扫描、自动化构建鱼叉钓鱼邮件、锁定目标... 可提取恶意软件的文件特征,如汇编语言特征,使用机器学习如LightGBM模型、XGBoost模型等判别恶意软件的类别,还可以利用标注好的样本进行异常检测、使用关联图谱发觉欺诈的新型模式。在异常流量检测场景中,可分析原始...

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