步态是远距离、非受控条件下唯一可清晰成像的身份识别特征。步态识别是指根据体型和行走姿态对人的身份进行识别。具体来说,不同的体型、头型、肌肉力量特点、运动神经灵敏
Seeta视觉识别技术科技成果转化项目依托于中国科学院计算技术研究所VIPL研究组在人脸识别与计算机视觉领域十多年的技术积累与原始创新,包括以下几个方面的技术
本项目针对故宫博物院在文物保护监测方面技术手段现代化提升的迫切需求,以故宫文物展陈环境监测和古建筑老化过程监测应用为突破点,面向其他相似相关物联网技术应用场景和
万物智联时代的生态核心构建者
在机器视觉、语音识别、自然语言方面,中科院计算所研制了全球首个深度神经网络处理器寒武纪。
产品通过计算机图形技术制作虚拟演员,并结合虚拟的舞台场景及特效,通过全息显示技术,使得虚拟角色能够替代真实演员进行舞台表演。利用实时渲染技术、舞台控制技术、后台
通过对海量交通数据进行清洗、转换和融合,获得交通流量数据,通过智能交通状况模拟,计算交通灯制导信号,实现对交通灯的智能控制。
利用深度学习算法,借助大量的有医生标注病变类型和病变位置的乳腺钼靶图片,自动学习病变区域的特征来进行病变定位(回归)和诊断(分类)。
研发抵抗各类假脸攻击的活体检测技术及其相应的软硬件产品,实现安全级别达到99.99%的高可靠人脸识别软件SDK和系统解决方案,并搭建对外提供高安全性、大规模人脸
面向工业智能生产、安防、机器人等领域,重点解决有人/无人系统智能化应用中人与无人设备协同精准配合问题,将无人设备在远程看到的“场景”和“目标”通过无线通信传输到
公司主营特定场景自动驾驶解决方案及核心部件。团队2015年完成世界首辆自动驾驶公交车上路,2017年完成京东一代无人送货小车,2018年获世界智能驾驶挑战赛领军
在多通道情感跟踪与交互方面,围绕跨文化的情感识别与跟踪问题,我们通过实时重建人脸动态区域的深度数据,头部大角度自由运动时的稳定识别,融合跨区域多人种的通用表情特