算法文章進(jìn)入算法技術(shù)社區(qū)

人臉識(shí)別的工作原理是什么？

什么是人臉識(shí)別？人臉識(shí)別是一種軟件層面的算法，用于通過(guò)處理視頻幀或數(shù)字圖像來(lái)驗(yàn)證或識(shí)別一個(gè)人的身份，其中該人的臉是可見(jiàn)的。面部識(shí)別技術(shù)有幾種不同的工作方法，但是他們通常會(huì)將圖像中的面部特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的面部特征進(jìn)行比較。人臉識(shí)別處理的4個(gè)步驟特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練用來(lái)檢測(cè)人臉的標(biāo)簽，并將人臉與圖像中的其他物體區(qū)分開(kāi)來(lái)。標(biāo)簽是人類(lèi)普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。人臉識(shí)別算法的工作流程任何人臉檢測(cè)和識(shí)別系統(tǒng)或軟件都繞不開(kāi)人臉識(shí)別算法。業(yè)界將這些算法分為兩種：幾何方法側(cè)重于區(qū)分特征簡(jiǎn)而言之就將
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2021年汽車(chē)AI芯片行業(yè)深度研究報(bào)告

經(jīng)測(cè)算，2020年我國(guó)汽車(chē)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模為14億美元，隨著汽車(chē)EE架構(gòu)加速升級(jí)，域控制器/中央計(jì)算平臺(tái)被廣泛使用，到2025年AI芯片市場(chǎng)規(guī)模達(dá)92億美元，CAGR為45.0%，到2030年將達(dá)181億美元，十年復(fù)合增速28.8%?！　〗鹑谌?nèi)那些人和事兒！戳破金融圈高大上外殼，雙手奉上投行精英狗血八卦，讓我們少點(diǎn)套路、赤誠(chéng)以待、精致裝逼?！　?. 汽車(chē)智能化時(shí)代來(lái)臨，車(chē)規(guī)級(jí) AI 芯片黃金賽道　　1.1. AI 芯片是智能汽車(chē)時(shí)代關(guān)鍵變量　　汽車(chē)由分布式架構(gòu)向域控制/中央集中式架構(gòu)方向發(fā)展。傳統(tǒng)分布式
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2021年智源人工智能前沿報(bào)告（AI Frontiers Report）發(fā)布

2021年對(duì)于人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)，依舊是不平凡的一年。隨著算力、數(shù)據(jù)、算法等要素逐漸齊備，先進(jìn)的算法結(jié)構(gòu)不斷涌現(xiàn)，各個(gè)研究方向研究成果層出不窮，成熟的AI技術(shù)逐漸向代碼庫(kù)、平臺(tái)和系統(tǒng)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)和商業(yè)層面的落地應(yīng)用，推動(dòng)人工智能發(fā)展邁向新階段。在新的一年即將到來(lái)之際，智源研究院采用案例征集、專(zhuān)家咨詢等方法，向高校和科研機(jī)構(gòu)專(zhuān)家學(xué)者征集2021年度人工智能動(dòng)態(tài)、案例等內(nèi)容，并通過(guò)向?qū)I(yè)人士咨詢的形式匯總觀點(diǎn)及建議，形成2021-2022年度人工智能前沿報(bào)告（AI Frontiers Report）。報(bào)告專(zhuān)
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人工智能算法可還原烤肉香味網(wǎng)友：看吃播可以聞味道了？

　　近年來(lái)，人造肉發(fā)展迅速，不過(guò)與真肉相比，人造肉在口感味道上還存在明顯的差距?！　〗眨患胰鹗棵小胺颐酪狻钡墓就瞥隽艘豢钔ㄟ^(guò)人工智能算法、計(jì)算調(diào)配出香味的替代肉，能夠還原真實(shí)肉類(lèi)的味道。　　視頻中，你看著一塊塊牛排，烤制過(guò)程中散發(fā)出濃郁的肉香。然而這些讓人垂涎三尺的牛排，并不是肉做的，而是用植物蛋白做出來(lái)的肉類(lèi)替代品?！　【W(wǎng)友看后表示：　　以后看吃播可以聞味道了？？？　　黑客帝國(guó)時(shí)代，正式到臨　　是不是可以，吃著肉，減著肥？　　這家公司是全球領(lǐng)先的香料制造公司，調(diào)味品負(fù)責(zé)人布斯特拉恩表示，公司擁有
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告別視頻通話“渣畫(huà)質(zhì)”，英偉達(dá)新算法最高壓縮90%流量

為了讓網(wǎng)速慢的用戶用上高清通話，英偉達(dá)可謂絞盡腦汁。他們開(kāi)發(fā)的新AI算法，可以將視頻通話的流量最高壓縮90%以上?！　　　『推渌曨l相比，通話的場(chǎng)景比較單一，基本上只有人的頭部在運(yùn)動(dòng)。因此只要能把頭像數(shù)據(jù)大規(guī)模壓縮，就能大大節(jié)約流量?！　　　∮ミ_(dá)的新算法face vid2vid正是從這一點(diǎn)出發(fā)。只要一張圖片，就能實(shí)現(xiàn)重建各種頭部姿勢(shì)圖片?！　.264視頻所需的帶寬是這種新算法的2~12倍，從前面的演示也能看出，如果讓二者使用相同比特率，那么H.264視頻幾乎不可用?！　　　∞D(zhuǎn)動(dòng)面部不扭曲　　英偉達(dá)提供
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算法與活法：當(dāng)你不再被需要

　　人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI）將把人類(lèi)帶往何方？　　最壞的結(jié)果，可能就是《黑客帝國(guó)》中的境況——現(xiàn)實(shí)世界由一個(gè)被稱(chēng)作“母體”的人工智能系統(tǒng)控制，人們的身體由AI飼養(yǎng)，而他們的意志則被麻醉在虛擬世界，沒(méi)有自由和思想，但也沒(méi)有痛苦。　　一個(gè)永恒的命題出現(xiàn)了，這時(shí)你會(huì)選擇吞下紅色藥丸還是藍(lán)色藥丸。紅色帶你通往殘敗的現(xiàn)實(shí)世界，它要求你反抗；而藍(lán)色意味著留在舒適的虛擬空間，它只需你服從?！　　”M管我們暫且不用像電影中的基努·里維斯（Keanu Reeves）一樣煩惱這個(gè)終極
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為什么高端掃地機(jī)器人會(huì)“思考”？其實(shí)都是算法的功勞

掃地機(jī)器人，作為一種便捷的智能家電，正逐漸走入我們的生活。不過(guò)，也正因?yàn)槭且环N新興的智能家居，大多數(shù)用戶對(duì)于掃地機(jī)器人的了解也十分稀少。雖然通過(guò)商家的宣傳，我們能夠注意到吸力、地刷設(shè)計(jì)、塵盒容積等硬件上的差異，但是內(nèi)部算法的區(qū)別長(zhǎng)久以來(lái)卻被忽視，殊不知這其中也有著天差地別。眾多傳感器加身沒(méi)有算法支持也白搭就如同人類(lèi)使用掃帚、吸塵器等作為工具一樣，對(duì)于掃地機(jī)器人來(lái)說(shuō)，地刷、塵盒等硬件也只是它所使用的工具而已，作為“智能”的核心，一套成熟的算法，決定著掃地機(jī)器人的行為。如何規(guī)劃路徑、如何避免障礙、陷入困境時(shí)
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人臉識(shí)別出錯(cuò)導(dǎo)致無(wú)辜路人被捕，但被AI冤枉過(guò)的可能不只他一個(gè)

　　美國(guó)一名男子被 AI 列為一起盜竊案的嫌疑人。盡管調(diào)查報(bào)告明確指出，人臉識(shí)別匹配只能作為調(diào)查線索，不是明確證據(jù)，當(dāng)?shù)鼐饺匀粚⑺丁＿@是已知的第一宗在美國(guó)發(fā)生的同類(lèi)案件，但他可能未必是第一個(gè)被冤枉的人。圖片來(lái)源：Sarah Grillo / Axios　　對(duì)于威廉姆斯（Robert Julian-Borchak Williams）來(lái)說(shuō)，今年 1 月糟糕的部分不只有新冠疫情的出現(xiàn)，還有一通來(lái)自警察局的電話。　　那
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英特爾發(fā)布神經(jīng)形態(tài)芯片超算效率比傳統(tǒng)CPU高一萬(wàn)倍

據(jù)報(bào)道，近日，在底特律美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）2019 電子復(fù)興峰會(huì)上，芯片巨頭英特爾推出一款能夠模擬800萬(wàn)神經(jīng)元的64芯片計(jì)算機(jī)，被命名為“Pohoiki Beach”系統(tǒng)。Pohoiki Beach包含64個(gè)128核心，14納米制程的Loihi神經(jīng)形態(tài)芯片。英特爾實(shí)驗(yàn)室總監(jiān) Rich Uhlig 表示，Pohoiki Beach 已經(jīng)免費(fèi)向 60 個(gè)研究伙伴提供。這些機(jī)構(gòu)正在使用新類(lèi)型的芯片挑戰(zhàn)最尖端領(lǐng)域的研究，其中包括可擴(kuò)展 AI 算法，如冗余編碼和路徑規(guī)劃。
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全新算法助機(jī)器學(xué)習(xí)抵抗干擾

機(jī)器學(xué)習(xí)模型受到攻擊將產(chǎn)生嚴(yán)重的后果，但如果對(duì)這一情形提前預(yù)防呢？就像人類(lèi)針對(duì)即將到來(lái)的病毒去接種疫苗一樣。據(jù)澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織（CSIRO）官方網(wǎng)站消息，該機(jī)構(gòu)的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)，日前開(kāi)發(fā)了一套人工智能（AI）最新算法，可幫助機(jī)器學(xué)習(xí)抵御可能遇到的干擾。
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核心算法缺位，人工智能發(fā)展面臨“卡脖子”窘境

“中國(guó)有多少數(shù)學(xué)家投入到人工智能的基礎(chǔ)算法研究中？”日前，在上海召開(kāi)的院士沙龍活動(dòng)中，中國(guó)工程院院士徐匡迪等多位院士的發(fā)問(wèn)引發(fā)業(yè)界共鳴，被稱(chēng)為“徐匡迪之問(wèn)”。
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發(fā)展人工智能，算法短板不容忽視

近日，有媒體報(bào)道，在上海舉行的一次院士沙龍上，科學(xué)家們呼吁在人工智能高速發(fā)展的當(dāng)下要重視基礎(chǔ)研究，尤其是數(shù)學(xué)領(lǐng)域的研究。他們強(qiáng)調(diào)人工智能的基石在數(shù)學(xué)，其核心關(guān)鍵是算法，希望人工智能的專(zhuān)家們花上三五年的苦功，潛心為我國(guó)的人工智能開(kāi)發(fā)出核心算法。
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從算法到硬件以最高效率實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的AI應(yīng)用

半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)在自動(dòng)駕駛汽車(chē)、智能手機(jī)、智能穿戴、通信、物聯(lián)網(wǎng)等新興領(lǐng)域的驅(qū)動(dòng)下迎來(lái)了新一輪發(fā)展高潮，但同時(shí)其復(fù)雜度、性能、功率等挑戰(zhàn)是巨大的，過(guò)去將近十年，核心CPU的運(yùn)算速度和功耗已經(jīng)達(dá)到極致，滿足特定領(lǐng)域硬件加速的需求迫在眉睫，Mentor全球副總裁兼亞太區(qū)總裁Danny Perng指出，尤其是在機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能領(lǐng)域，需要利用新的設(shè)計(jì)方法和設(shè)計(jì)工具加速芯片設(shè)計(jì)。
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從算法到硬件以最高效率實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的AI應(yīng)用

半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)在自動(dòng)駕駛汽車(chē)、智能手機(jī)、智能穿戴、通信、物聯(lián)網(wǎng)等新興領(lǐng)域的驅(qū)動(dòng)下迎來(lái)了新一輪發(fā)展高潮，但同時(shí)其復(fù)雜度、性能、功率等挑戰(zhàn)是巨大的，過(guò)去將近十年，核心CPU的運(yùn)算速度和功耗已經(jīng)達(dá)到極致，滿足特定領(lǐng)域硬件加速的需求迫在眉睫，Mentor全球副總裁兼亞太區(qū)總裁Danny Perng指出，尤其是在機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能領(lǐng)域，需要利用新的設(shè)計(jì)方法和設(shè)計(jì)工具加速芯片設(shè)計(jì)。
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基 2 FFT 算法的模塊化硬件實(shí)現(xiàn)與比較

隨著快速傅里葉變化(FFT)在信號(hào)處理應(yīng)用領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，不同場(chǎng)合對(duì)硬件實(shí)現(xiàn)的 FFT 算法結(jié)構(gòu)提出了多樣化的要求，針對(duì)這種需求在硬件編程設(shè)計(jì)中將 FFT 分割成模塊化的三部分：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)重排模塊、旋轉(zhuǎn)因子調(diào)用模塊、蝶形運(yùn)算模塊。通過(guò)時(shí)序調(diào)用可組成不同結(jié)構(gòu)的 FFT 處理器，實(shí)現(xiàn)流水結(jié)構(gòu)與遞歸結(jié)構(gòu)兩種方案，分別側(cè)重于處理速度與資源占用量?jī)煞矫娴膬?yōu)勢(shì)。在FPGA硬件設(shè)計(jì)中使用 Verilog 語(yǔ)言完成代碼編程，實(shí)現(xiàn)了兩種結(jié)構(gòu)的 512 點(diǎn)基 2 算法的快速傅里葉變換，使用 Modelsim 完成功能仿真。與
關(guān)鍵字： FFT 硬件實(shí)現(xiàn) 基 2 算法模塊化設(shè)計(jì) 流水線結(jié)構(gòu) 遞歸結(jié)構(gòu) 201902

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算法介紹

算法（Algorithm）是一系列解決問(wèn)題的清晰指令，也就是說(shuō)，能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入，在有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。如果一個(gè)算法有缺陷，或不適合于某個(gè)問(wèn)題，執(zhí)行這個(gè)算法將不會(huì)解決這個(gè)問(wèn)題。不同的算法可能用不同的時(shí)間、空間或效率來(lái)完成同樣的任務(wù)。一個(gè)算法的優(yōu)劣可以用空間復(fù)雜度與時(shí)間復(fù)雜度來(lái)衡量。　　算法可以理解為有基本運(yùn)算及規(guī)定的運(yùn)算順序所構(gòu)成的完整的解題步驟。或者看成按照要求設(shè)計(jì)好的有限的確切 [ 查看詳細(xì) ]