．電腦視覺領域八大熱門事件

Computer Vision Projects Ideas

電腦視覺專案的創意構想

禾企 SHANY 紅外線 熱顯像儀 熱成像 熱顯測溫 100% 台灣製造

來源：张康康

得益於人工智慧的飛速發展，電腦視覺慢慢的出現在人們的視野裡，並廣泛的應用在生活與工作中，無論是人臉辨識、影像辨識，還是安控保全、Face ID、刷臉支付，都滲入到了我們的生活中。本文盤點了電腦視覺領域八大熱門事件。

極鏈科技Video＋＋奪冠Google AI地標辨識大賽

之前，Google 推出了目前世界上最大的人造和自然地標辨識數據 Google－Landmarks。數據集中包含了 200 萬張圖片，囊括了全球 30000 處的獨特地標，量級是普通的數據集的 30 倍，數據達到前所未有的龐大體量。經過近 3 個月的激烈角逐，由 Google 主辦的 2018 Google 地標辨識挑戰賽揭曉後，來自極鏈科技Video＋＋AI 團隊的參賽者，以大比分優勢獲得第1名。

作為本次挑戰賽的獲勝者，Video＋＋將受邀在美國舉辦的CVPR會議上發表技術研討，該會議是全球電腦視覺領域的頂級會議，在會議業界和學界都享負盛名。

英偉達面目生成器

由英偉達的 AI 團隊為 GAN 創造了一種新的生成器，連 GAN 之父 Goodfellow 也忍不住發出稱讚。他們提出的新架構，可以完成自動學習，無監督地分離搞基屬性，以及生成圖像中的隨機變化，並且可以合成進行更直接，且特定於比例的控制。

也就是說，這種新的生成器在生成和混合圖像，特別是人臉圖像時，可以更好地感知圖像之間有意義的變化，並且在各種尺度上，針對這些變化做出引導。

臉部模糊技術

來自 SFU 交互式藝術與技術學院（SIAT）的一個研究小組，提出了一種在需要匿名的新聞報導中，取代模糊面孔的新方法。該團隊使用了人工智慧技術，目的在改變人物的臉部特徵，並加入視覺效果，更明確地表達出人物的情感。

據 SFU 負責人描述，他們的人工智慧學習了一千多年來的繪畫技巧，可以系統性的改變人物臉部特徵，例如拉長臉部，放大眼睛等等，同時保持主題的內在，也就是盡可能地準確表達人物的情感。

PS 照片甄別技術

Adobe 公司曾在 CVPR 電腦視覺大會上展示了，用機器取代人類進行數位圖像取證的技術，利用神經網路，透過真實的篡改圖像，訓練辨識出那些被改動過的圖片。

Adobe 高級研究科學家表示，他們開發出了全世界功能最強大的圖像編輯軟體，但今天他們要利用 AI 創造出，能甄別圖像真偽的工具，幫助人們鑒別和監控資訊時代，數位媒體的真實性，並且讓司法取證更加公正。

經過處理的照片，或許能夠騙過人的眼睛，但往往會留下改圖痕跡，比如邊緣的對比度很大，刻意平滑的區域，或不同的噪聲樣式。而 Adobe 的算法能夠感知這些細微的差別，檢測出圖片中的異常。除此以外，它還可以區分各種篡改技術。

人工智慧老化技術

來自康乃爾大學的科學家，利用先進的人工智慧，來渲染更真實的人工老化。這種 AI 技術在將來，或將可以透過預測人們在未來的相貌，幫助尋找失聯兒童或在逃嫌犯，幫助警察破解真實失蹤案件。

該系統使用一種生成對抗網路（GAN）AI 算法。第一部分拍攝一張臉，並生成同一個人，在目標年齡的另一張臉。第二部分將該圖像與該年齡段的人的真實圖像，以及原始圖像進行比較，並提供反饋，透過訓練和反饋，提高第一部分的辨識正確率。

不同與以往，同樣使用生成對抗網路（GAN）的人工老化系統，該系統改進了人臉變老技術，不僅注重年齡的正確性，還注重維護個人的身份。同時，在進行人臉回歸時，作者還考慮了人臉的許多背景資訊，包括額頭、頭髮等。

BigGAN 發佈

Ian Goodfellow 在 2014 年設計了GAN，在之後的幾年中，圍繞這個概念，產生了多種多樣的應用。其中，在 ICLR 2019 論文中出現的 Big GAN，同樣是一個 GAN，只不過更強大，是擁有了更聰明的課程學習技巧的 GAN，由它訓練生成的圖像，連它自己都分辨不出真假，因為除非拿顯微鏡看，否則將無法判斷該圖像，是否有任何問題，因而，它更被譽為史上最強的圖像生成器。

阿里巴巴展示菜鳥 AI 客服助手

2018 年的神經資訊處理系統大會（Neural Information processing Systems Conference）上，阿里巴巴展示了其菜鳥物流公司的 AI 客服助手，給人留下了深刻的印象。

以色列著名電腦視覺科學家入職阿里巴巴達摩院

阿里巴巴前沿技術研究機構達摩院傳來新消息。以色列理工學院著名電腦視覺科學家 Lihi Zelnik Manor 教授，已入職達摩院以色列機器視覺實驗室。

Lihi Zelnik Manor 從魏茲曼科學研究所獲得電腦博士學位，2007 年進入以色列理工學院電氣工程系擔任副教授、計算圖像與多媒體實驗室研究員。其研究興趣為電腦視覺，以及在真實應用場景中，分析推斷影像和圖像集的內容。曾多次獲得 IEEE 與 ICCV 的傑出論文獎，並連續多年擔任 ECCV 與 CVPR 等電腦視覺大會主席，也是頂級學術期刊 TPAMI 的核心編輯。

作為實驗室負責人，她將帶領團隊推動達摩院電腦視覺領域的基礎研究，以及智慧零售、智慧城市等廣泛領域的應用結合。

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