关键词machine vision systems
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- 基于立体视觉的具备 VR 支持的远程监控机器人
基于立体视觉、机器人和机器学习的监控系统，通过云服务器和互联网设备，实时跟踪和监测移动物体和人脸等特定目标，提供给用户具有立体感的第一人称实时 3D 体验。
- 生成面部填充是否有助于人脸识别？
本文探究面部完整性对面部识别的影响，提出了一种基于卷积算子和门控机制的面部完整性编码器 - 解码器，并对真实的遮挡情况进行了分析和实验验证，证明了面部完整性可以部分恢复面部信息从而提高机器视觉系统的面部识别准确率。
- CVPR虚拟数据低样本学习
本文讨论了人类如何在视觉上快速学习新概念，并探讨如何将这种能力应用于机器视觉系统中的低样本学习中，提出了一种基于元学习的新方法，其中包括一个 “幻视器”，用于生成新的训练样本，显著提高了分类准确性。
- 通用的表征方法：连接人脸、文本、浮游生物和猫品种的丢失环节
通过大型标注数据集和高容量模型的出现，机器视觉系统的性能正迅速提高。然而，与人类视觉系统形成鲜明对比的是，不同的视觉问题仍然需要分别使用不同的模型进行训练。而人类视觉系统学习的是视觉的普遍表示，对于各种视觉问题都能很好地解决，而且几乎不需要 - 理解图像质量如何影响深度神经网络
本文评估了四种最先进的深度神经网络模型在图像分类方面对模糊、噪声、对比度、JPEG 和 JPEG2000 压缩等五种图像质量扭曲的表现，结果表明现有网络对图像质量扭曲特别是模糊和噪声较为敏感，这为未来开发更具抗图像质量扭曲能力的深度神经网络