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基于语义上下文建模的度量学习方法及应用
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【观点】人工智能时代云和大数据到底有多重要？
如今，人工智能已经应用于语音识别、图像处理器、计算机视觉、机器人等多个领域，甚至击败了围棋九段李世石，这种进步是难以置信的。而这一系列成绩的背后，是海量数据的积累与学习，在没有云的时代，是无法想象的。
　　60年前的某个夏天，麦卡锡、明斯基等年轻的科学家们举办了一次聚会，共同研究用机器模拟智能的问题，也是在那时，&人工智能(AI)&的理念正式被提出。如今，人工智能已经应用于语音识别、图像处理器、计算机视觉、等多个领域，甚至击败了围棋九段李世石，这种进步是难以置信的。而这一系列成绩的背后，是海量数据的积累与学习，在没有云的时代，是无法想象的。& &数字经济和少不了云助力　　人工智能涉及的领域非常广泛，工业、航天、商业都有应用，并且已经深入人们的生活，打开手机中的Cortana或者Siri，这就是AI的产物。要知道，在几十年前，这种超前的技术是不受认可的，教授相关课程的学校也是寥寥无几。究其原因，主要就是数据的积累和应用。高容量存储设备丰富了数据量的留存，随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。　　分析让大量的数据有了价值，机器开始懂得用户想要什么，可以预测未来的天气和球赛的比分，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。具体来说，很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。　　微软全球执行副总裁陆奇曾指出，如果大数据被充分利用，全球企业将额外获得1.6万亿美元的数字红利。当然，前提是要对海量信息进行分析，无论是深度学习还是神经网络，最终都要转换为产品或服务惠及用户。数字经济、分享经济、工业4.0&背后都少不了大数据和云计算的支持。　　不过，要想在人工智能时代分一杯羹，绝非易事。AI的基础是大数据，这些资源通常掌握在巨头手中，这也是为什么你会看到，这个领域的头条总是被微软、谷歌、IBM、苹果、亚马逊、Facebook这些公司抢去。在国内，BAT、京东这样的企业同样拥有足够的用户基础，并且已经开展了应用。　　在今年的中国大数据产业峰会上，腾讯公司董事会主席兼CEO马化腾主要就讲了一件事：大数据。通过18年的运营，腾讯数据中心的存储总量超过1000个PB。日常使用方面，用户每天在微信朋友圈和QQ空间上传的图片达到10亿张，腾讯视频(含微信公众号H5视频)每天播放量达20亿次，除夕当天红包支付超过25亿笔，每天移动支付超过5亿笔。围绕这么多的数据资源，腾讯也开发了一系列技术和功能。　　在人工智能领域腾讯做了哪些事?　　海量数据时代，搜索的重要性可想而知。基于在搜索领域多年的技术积累，腾讯云搜TCS通过对腾讯微信、QQ等各大垂直业务搜索需求进行高度抽象，把搜索引擎组件化、平台化、服务化，为移动应用开发者和网站站长提供了一站式搜索服务。云搜TCS支持分词和建立索引功能，搜索封装和技术门槛较低，具有可视化的数据预处理和离线排序定制能力，允许用户自主配置，检索耗时毫秒计算。
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*验 证 码：你什么是视觉情感？它对我们的影响有多重要？
你什么是视觉情感？它对我们的影响有多重要？
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随着社会的发展与科技的进步，人们将情感的物化表达延伸到产品视觉设计中，产品的视觉设计对于情感理念的应用逐渐受到关注。视觉设计融入情感理念，不但可以有效传递产品信息，还可以增加与消费者的情感交流,使消费者在接受产品功能的同时，体会到产品的精神力量，产生积极的情感消费作用。什么是视觉情感？那些领域涉及到视觉情感？视觉审美的“意识情感”是区分文化和自然科学的主要要素，具有历史的性质。通过意识，人们可以重新体验另一个人的内在心灵感悟，意识是人类所有知识的本质，只有通过对意识的探察，知识的解释才是可能的。觉传达设计经历了商业美术、工艺美术、印刷美术设计、装潢设计、平面设计等几大阶段的演变,最终成为以视觉媒介为载体,利用视觉符号表现并传达信息的设计。主要领域：艺术、设计、环境、美食、服饰等，例如平面设计,多媒体设计,动画设计,装饰设计.........生活中我们会发现，所用东西都存在视觉情感传递及表达，它不仅影响我们对物品的选择，同时也是我们生活品质和个人价值的体现。从方方面面表现出我们对于生活的期望和内心情感。为什么这么说呢？很多人都知道，视觉情感和美学及设计有关，但是它和心理学是分不开的，很多时候，视觉情感源于我们大脑的潜在意识和我们的行为习惯及思考方式的关系，让我们对于事物更注重于一种感觉，这种感觉让我们感到心情愉悦，放松，并能够达到精神上的满足。眼睛是直接接受信息并传递给大脑，根据物体结构、色彩明度和人物情感等体现出来的。它是对象是：人与人、人与物、人与色彩。一、人与人视觉传达是人与人之间利用“看”的形式所进行的交流,是通过视觉语言进行表达传播的方式。不同的地域、肤色、年龄、性别、说不同语言的人，通过视觉及媒介进行信息的传达、情感的沟通、文化的交流,视觉的观察及体验可以跨越彼此语言不通的障碍，可以消除文字不同的阻隔,凭借对“图”——图像、图形、图案、图画、图法、图式的视觉共识获得理解与互动。二、人与物简约而雅致的物品总是能够吸引我们的注意。在普通不过的点、线、面却是图像、图形、图案、图画中最不能忽略的。它可以根据设计的需求，改变形状、位置、大小，有时它会被设计者虚化、实化，加重或者减淡，有时会聚集成块，有时会散落全图，在设计中具有很重要的作用，有时在设计中可以起到点睛之笔。运用点、线、面来引导,以图形和元素出现的引导方式的作品比较少见。点一旦趋于圆形时，它会让人有种视觉平衡感，也容易引起人们的注意，点在设计作品中具有强烈的动感，给画面增加活力。这说明了情感理念在视觉传达设计中占有重要的位置。三、人与色彩色彩让我们的生活变得丰富而美好，明亮的色彩，让我们感觉青春、活力和温暖，冷色系的色度，让我们感觉冷静、安静；中性系的色彩，让我们感觉温情、理性。心理学家说过：在压抑的环境里，明度高的色系能缓和视觉疲劳，让我们的心情放松，同时明度高的色系具有否延展、开拓性，让我们的视觉环境明亮、开阔。阿恩海姆说：“色彩能够表现感情，这是一个无可辩驳的事实。每个人几乎都有自己偏爱的颜色，当看见产品外包装与自己喜欢的颜色一样时，都会毫不犹豫地将产品购买，进行消费。这点说明了人的视觉对颜色具有十分敏感的洞察力，因而色彩所产生的美感是直接的同时也是强烈的。视觉审美的意识情感表现性更加注重艺术家内在的声音和情感的传递，它意味着艺术家从对客观世界的观察中解放出来，进而反观人的内心世界。因此，表现性的视觉艺术并不追求艺术形象与客观世界的完全相符，而是更加注重用自己的语言来传达对世界的认知和感悟。
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简介: 医疗美容圈内人士,为大家介绍美容整形信息
作者最新文章人工智能之计算机视觉应用专题报告2016a year ago1收藏分享举报{&debug&:false,&apiRoot&:&&,&paySDK&:&https:\u002F\\u002Fapi\u002Fjs&,&wechatConfigAPI&:&\u002Fapi\u002Fwechat\u002Fjssdkconfig&,&name&:&production&,&instance&:&column&,&tokens&:{&X-XSRF-TOKEN&:null,&X-UDID&:null,&Authorization&:&oauth c3cef7c66aa9e6a1e3160e20&}}{&database&:{&Post&:{&&:{&isPending&:false,&contributes&:[],&title&:&人工智能之计算机视觉应用专题报告2016&,&author&:&analysys-yi-guan&,&content&:&\u003Cp\u003E2016年，Alpha Go战胜韩国围棋选手李世乭再次引爆了全球对于人工智能的讨论和关注。计算机视觉作为人工智能技术的基础，受到深度学习的成功影响在近几年内取得了突破性的进展，正在成为影响行业发展的下一个引擎。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E巨头纷纷布局，市场也吸引了越来越多的人才创业参与其中。计算机视觉正在成为人工智能最火热的细分领域之一。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E本报告将针对计算机视觉技术发展的关键节点、市场现状及应用场景进行分析和研究。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Ch2\u003E\u003Cstrong\u003E一、技术发展及市场现状分析\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fh2\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E1.人工智能是一场从终极概念到分级落地的技术演变\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-4ccc6f2aeeb982a1f4f507_b.png\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-4ccc6f2aeeb982a1f4f507_r.png\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='960'%20height='720'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-4ccc6f2aeeb982a1f4f507_r.png\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-4ccc6f2aeeb982a1f4f507_b.png\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E2.人工智能所依赖的基础设施已经就位，但当前仍属于早期阶段\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是可以通过不断地学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量的数据训练，其背后需要具有高性能计算能力的软硬件作为支撑。伴随互联网的高速发展和底层技术的不断进步，人工智能所需的“能源” 正在不断完善。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E数据量：\u003C\u002Fstrong\u003E2000年至今互联网及移动互联网的高速发展使得数据实现了量的积累，据IDC预测，2020年全球的大数据总量将为40ZB,其中有七成将会以图片和视频的形式进行存储，这为人工智能的发展提供了丰厚的土壤。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E深度学习算法：\u003C\u002Fstrong\u003E多伦多大学教授Geoffrey Hinton（致力于神经网络和深度学习研究）的学生在业内知名的图像识别比赛ImageNet中利用深度学习的算法将识别错误率一举降低了10%，甚至超过了谷歌，深度学习进而名声大噪。2015年，微软亚洲研究院视觉计算组在该项比赛中夺冠，将系统错误率降低至3.57%，已经超过了人眼。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E高性能计算：\u003C\u002Fstrong\u003EGPU响应速度快、对能源需求低，可以平行处理大量琐碎信息，并在高速状态下分析海量数据，有效满足人工智能发展的需求。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E基础设施成本：\u003C\u002Fstrong\u003E云计算的普及和GPU的广泛使用，极大提升了运算效率，也在一定程度上降低了运营成本。IDC报告显示，数据基础设施成本正在迅速下降，从2010年的每单位9美元下降到了2015年的0.2美元。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E与此同时，巨头和创业公司也相继投入资源和成本进行商业化探索，但技术本身尚有足够大的成长空间，当前仍处于早期阶段。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-14b98adf97e9be01edd866b_b.png\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& 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当前国内人工智能领域产业格局尚未成熟，上中下游均蕴含着不俗的创业空间，但进入门槛较高\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E目前国内人工智能领域的产业发展还较为青涩，\u003C\u002Fstrong\u003E\u003Cstrong\u003E核心基础设施层面较为依赖国外市场，\u003C\u002Fstrong\u003E但也因市场变革期而存在大量弯道超车的机会，出现了地平线机器人、Cista、图灵机器人等创业型公司；\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E技术服务层面多以创业公司为主，\u003C\u002Fstrong\u003E且有能力与大厂商一同探索推进AI技术的研究升级，其中以深度学习、计算机视觉、自然语言处理等最为火热，这是倒逼基础设施升级与拓展行业应用场景的关键环节（本报告将重点关注计算机视觉技术的发展与影响）；\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E行业应用层则多点开花，\u003C\u002Fstrong\u003E既有致力于无人驾驶、无人机等创新产品研发的企业，也有将人工智能技术与传统行业结合，影响行业变革（诸如安全、医疗、金融等）的企业。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-f8dce1cd19dbebc58d83aa708b9673ba_b.png\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-f8dce1cd19dbebc58d83aa708b9673ba_r.png\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='960'%20height='720'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-f8dce1cd19dbebc58d83aa708b9673ba_r.png\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-f8dce1cd19dbebc58d83aa708b9673ba_b.png\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E4.计算机视觉是机器认知世界的基础，也是最主要的人工智能技术之一\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E人类认识了解世界的信息中91%来自视觉，同样\u003Cstrong\u003E计算机视觉成为机器认知世界的基础\u003C\u002Fstrong\u003E，终极目的是使得计算机能够像人一样“看懂世界”。目前计算机视觉主要应用在人脸识别、图像识别方面（包括静态、动态两类信息）。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-7a6eb69e48bf5797a3fbfcd224c23818_b.png\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&960\& 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ILSVRC比赛中，冠军团队使用深度学习算法将识别错误率一举降低了10%，成为影响人工智能进程的里程碑事件，深度学习从此进入了广泛应用期。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2015年，冠军团队的最新测试结果显示已经超过人类。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但值得注意的是，现实中的复杂程度远远超过实验室的环境，实际应用过程中更依赖产品的设计，以及需要根据环境进行不断调优。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-a3b62d70d1d18f40a7fb369fe7c42c42_b.png\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-a3b62d70d1d18f40a7fb369fe7c42c42_r.png\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='960'%20height='720'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-a3b62d70d1d18f40a7fb369fe7c42c42_r.png\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-a3b62d70d1d18f40a7fb369fe7c42c42_b.png\&\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg 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国外巨头自研和收购双管齐下布局\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E国外巨头自研和收购双管齐下布局，将视觉技术广泛应用于自身产品升级，并基于自身基因打造技术服务平台和新品类持续提升影响力。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-22fac3bddad4c_b.png\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-22fac3bddad4c_r.png\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='960'%20height='720'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-22fac3bddad4c_r.png\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-22fac3bddad4c_b.png\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E9. 国内巨头百度相对激进，阿里巴巴、腾讯基于自身产品进行功能试水\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg 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data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-ed5e90fd0d29e9da2f8b199f3c677afa_b.png\&\u003E\u003Cp\u003E综上可以看出，创业公司以多点垂直化企业服务为切入点，国内外巨头则一方面利用资源优势积极进行底层架构建设，并将技术广泛应用到已有的产品升级中，另一方面利用资金优势大量收购优秀的技术和数据创业公司，迅速弥补技术短板、数据短板和人才短板。与此同时，巨头们还热衷于创新前沿产品的研发，以及搭建开源平台帮助创业公司迅速起步，持续不断地提升业内影响力。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EAnalysys易观认为，国内技术主要沿袭国外，但创业环境和应用场景更为宽松，市场空间不容小觑。\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E二、技术应用场景及典型厂商分析\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E1. 计算机视觉技术已应用于传统行业和前沿创新，安全\u002F娱乐\u002F营销成最抢先落地的商业化领域\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E计算机视觉技术已经步入应用早期阶段，不仅渗透到传统领域的升级过程中，还作为最重要的基础人工智能技术参与到前沿创新的研究中。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E本报告将重点关注技术对传统行业的影响。其中，计算机对静态内容的识别应用主要体现在搜索变革和照片管理等基础服务层面，意在提升产品体验；伴随内容形式的变迁（文字→图片→视频），动态内容识别的需求愈加旺盛，安全、娱乐、营销成为最先落地的商业化领域。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EAnalysys易观认为，这三类领域均有一定的产业痛点，且均是视频内容产出的重地，数据体量巨大，适合利用深度学习的方式予以改进。与此同时，行业潜在的商业变现空间也是吸引创业者参与的重要原因。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E另一方面，当前计算机视觉主要应用于二维信息的识别，研究者们还在积极探索计算机对三维空间的感知能力，以提高识别深度。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-cf2d235f512e2a4cb6945f1_b.png\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-cf2d235f512e2a4cb6945f1_r.png\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='960'%20height='720'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-cf2d235f512e2a4cb6945f1_r.png\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-cf2d235f512e2a4cb6945f1_b.png\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E2. 计算机视觉的应用从软硬件两个层面优化安防人员的作业效率和深度\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E安防是环境最为复杂的应用领域\u003C\u002Fstrong\u003E，通常的应用场景以识别犯罪嫌疑人、目标车辆（含套牌车\u002F假牌车）以及真实环境中的异常为主。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E传统安防产品主要功能在于录像收录，只能为安防人员在事后取证的环节提供可能的线索，且需要人工进行反复地逐帧排查，耗时耗力；智能安防则是将视频内容结构化处理，通过大数据分析平台进行智能识别搜索，大大简化了工作难度，提高工作效率。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E除此之外，在硬件层面上，传统安防产品超过4-5米的监控内容通常无法达到图像识别的像素要求，并容易受复杂环境中光影变化和移动遮挡的影响而产生信息丢失，因此计算机会出现大量的误报漏报，这些局限为治安工作造成了一定的阻碍。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E安防技术厂商在此基础上进行了创新，以格灵深瞳为例，目前已将摄像头的有效识别距离稳定至70-80米，同时开创了三维计算机视觉的应用，通过整合各类传感器达到类人眼的效果，减弱了环境对信息采集的负面影响，提高复杂环境下的识别准确度。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EAnalysys易观认为，计算机视觉的应用从行业痛点出发，以软硬件的方式大大优化了安防人员的作业效率与参考深度，是顺应行业升级的利好。\u003C\u002Fstrong\u003E不过，在实际应用过程中，对公安、交警、金融等常见安防需求方而言，更强的视觉识别效果往往意味着更多基础成本（存储、带宽等）的投入，安防厂商的未来将不只以技术高低作为唯一衡量标准，产品的实用性能与性价比的平衡才是进行突围、实现量产的根本，因此市场除了有巨大的应用空间外，还会引发一定的底层创新。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-ac0cfafed2ea8_b.png\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-ac0cfafed2ea8_r.png\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='960'%20height='720'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-ac0cfafed2ea8_r.png\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-ac0cfafed2ea8_b.png\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E3. 计算机视觉的应用有效迎合直播平台的前端用户体验和后端监管要求\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E直播平台的爆红丰富了网民的娱乐生活方式，产生的海量内容也为平台的监管造成了巨大的压力，传统人工审核效果不稳定，基于深度学习的图像识别平台可以有效缓解这一痛点，同时也可对前端的内容运营进行优化，提高用户体验和活跃度。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EAnalysys易观认为，直播平台为计算机视觉创造了新的应用场景，伴随行业的发展，除刚需之外，平台定制化、差异化的需求也会为计算机视觉应用提供更多的增量空间。另外，与直播的UGC性质类似，其他的应用场景还有长短视频平台、社交平台、云存储平台、CDN以及社区平台。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-a7e9e6709fac3ad80874_b.png\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-a7e9e6709fac3ad80874_r.png\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='960'%20height='720'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-a7e9e6709fac3ad80874_r.png\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-a7e9e6709fac3ad80874_b.png\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E4.计算机视觉的应用促进视频环境中广告主和用户间交互闭环的落地\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E挖掘视频中广告位及视频电商购物一直是视频平台作为中间方探索营销创收的新方式，此前以人工贴标、投放的方式实现，因效率低下仅作为小范围试水。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EAnalysys易观认为，计算机视觉将加速这一探索的进程，除技术成熟度之外，用户体验和用户习惯（从PC端向移动端迁移）也是对应用程度比较重要的影响因素，需要合理设计及长期培育。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-ace_b.png\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-ace_r.png\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='960'%20height='720'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-ace_r.png\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-ace_b.png\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E5.计算机视觉还将逐步拓展服务和工商业等多重应用场景\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-92dcfcd588a98bc21d1242_b.png\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-92dcfcd588a98bc21d1242_r.png\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='960'%20height='720'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-92dcfcd588a98bc21d1242_r.png\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-92dcfcd588a98bc21d1242_b.png\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E6.计算机视觉作为基础人工智能技术，与其他技术融合共同推动创新型行业应用的发展\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-02d2389caddf064d57b5f9d64eb435ea_b.png\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-02d2389caddf064d57b5f9d64eb435ea_r.png\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='960'%20height='720'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-02d2389caddf064d57b5f9d64eb435ea_r.png\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-02d2389caddf064d57b5f9d64eb435ea_b.png\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E7. 典型厂商分析——格灵深瞳\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-a0d9e325a383788beea2c4_b.png\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-a0d9e325a383788beea2c4_r.png\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='960'%20height='720'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&960\& data-original=\&https:\u002F\\u002Fv2-a0d9e325a383788beea2c4_r.png\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-a0d9e325a383788beea2c4_b.png\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E8.典型厂商分析——商汤科技\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-e2d709fb094d_b.png\& data-rawwidth=\&960\& data-rawheight=\&720\& class=\&origin_image 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Go战胜韩国围棋选手李世乭再次引爆了全球对于人工智能的讨论和关注。计算机视觉作为人工智能技术的基础，受到深度学习的成功影响在近几年内取得了突破性的进展，正在成为影响行业发展的下一个引擎。巨头纷纷布局，市场也吸引了越来越多的人才…&,&reviewingCommentsCount&:0,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&annotationDetail&:null,&commentsCount&:0,&likesCount&:1,&FULLINFO&:true}},&User&:{&analysys-yi-guan&:{&isFollowed&:false,&name&:&Analysys易观&,&headline&:&易观是中国互联网市场领先的大数据分析公司。自成立以来，易观打造了以海量数字用户数据及专业大数据算法模型为核心的大数据与分析师服务生态体系，并致力于帮助所有拥有互联网产品及服务的企业，洞察自身的产品和用户，对标竞争和市场，并通过对数字用户资产的持续运营，实现增收，节支，提效和避险。易观产品家族包括易观方舟、易观千帆、易观博阅等，截止日，易观累计装机量达15.1亿，监测超过156万款移动应用。&,&avatarUrl&:&https:\u002F\\u002F50\u002F08b4355de5fba2813aee57bc_s.jpg&,&isFollowing&:false,&type&:&org&,&slug&:&analysys-yi-guan&,&bio&:&实时分析驱动用户资产成长&,&hash&:&34a8dbaf41d0e78c36de&,&uid&:181300,&isOrg&:true,&description&:&易观是中国互联网市场领先的大数据分析公司。自成立以来，易观打造了以海量数字用户数据及专业大数据算法模型为核心的大数据与分析师服务生态体系，并致力于帮助所有拥有互联网产品及服务的企业，洞察自身的产品和用户，对标竞争和市场，并通过对数字用户资产的持续运营，实现增收，节支，提效和避险。易观产品家族包括易观方舟、易观千帆、易观博阅等，截止日，易观累计装机量达15.1亿，监测超过156万款移动应用。&,&badge&:{&identity&:null,&bestAnswerer&:null},&profileUrl&:&https:\u002F\\u002Forg\u002Fanalysys-yi-guan&,&avatar&:{&id&:&08b4355de5fba2813aee57bc&,&template&:&https:\u002F\\u002F50\u002F{id}_{size}.jpg&},&isOrgWhiteList&:false,&isBanned&:false}},&Comment&:{},&favlists&:{}},&me&:{},&global&:{&experimentFeatures&:{&ge3&:&ge3_9&,&ge2&:&ge2_1&,&nwebStickySidebar&:&sticky&,&androidPassThroughPush&:&getui&,&newMore&:&new&,&liveReviewBuyBar&:&live_review_buy_bar_2&,&liveStore&:&ls_a2_b2_c1_f2&,&isOffice&:&false&,&homeUi2&:&default&,&answerRelatedReadings&:&qa_recommend_with_ads_and_article&,&remixOneKeyPlayButton&:&headerButton&,&asdfadsf&:&asdfad&,&qrcodeLogin&:&qrcode&,&newBuyBar&:&livenewbuy3&,&isShowUnicomFreeEntry&:&unicom_free_entry_off&,&newMobileColumnAppheader&:&new_header&,&zcmLighting&:&zcm&,&favAct&:&default&,&appStoreRateDialog&:&close&,&mobileQaPageProxyHeifetz&:&m_qa_page_nweb&,&iOSNewestVersion&:&4.2.0&,&default&:&None&,&wechatShareModal&:&wechat_share_modal_show&,&qaStickySidebar&:&sticky_sidebar&,&androidProfilePanel&:&panel_b&,&nwebWriteAnswer&:&experiment&}},&columns&:{&next&:{}},&columnPosts&:{},&columnSettings&:{&colomnAuthor&:[],&uploadAvatarDetails&:&&,&contributeRequests&:[],&contributeRequestsTotalCount&:0,&inviteAuthor&:&&},&postComments&:{},&postReviewComments&:{&comments&:[],&newComments&:[],&hasMore&:true},&favlistsByUser&:{},&favlistRelations&:{},&promotions&:{},&draft&:{&titleImage&:&&,&titleImageSize&:{},&isTitleImageFullScreen&:false,&canTitleImageFullScreen&:false,&title&:&&,&titleImageUploading&:false,&error&:&&,&content&:&&,&draftLoading&:false,&globalLoading&:false,&pendingVideo&:{&resource&:null,&error&:null}},&drafts&:{&draftsList&:[],&next&:{}},&config&:{&userNotBindPhoneTipString&:{}},&recommendPosts&:{&articleRecommendations&:[],&columnRecommendations&:[]},&env&:{&edition&:{},&isAppView&:false,&appViewConfig&:{&content_padding_top&:128,&content_padding_bottom&:56,&content_padding_left&:16,&content_padding_right&:16,&title_font_size&:22,&body_font_size&:16,&is_dark_theme&:false,&can_auto_load_image&:true,&app_info&:&OS=iOS&},&isApp&:false},&message&:{&newCount&:0},&pushNotification&:{&newCount&:0}}