机器视觉的主要任务是让机器看懂世界,而世界的主要组成是人类社会。我们一直在围绕物和人的识别展开研究:物品检测识别、行人检测与跟踪、人脸识别。
事实上,行人检测是人的整体粗粒度识别,人脸识别是人的局部特征的识别,这两项研究还不足以刻画人类行为。因而,人体姿态估计越来越多的进入了研究者的视线中。人体姿态估计相当于识别人的动作,从而甚至可以揣摩人的意图:事实上人的很多意图是通过肢体语言表达出来的。因而可以更丰富的让机器读懂人。
CSDN学院邀请到便利蜂智能零售实验室团队负责人曾冠奇,他将为大家直播分享的主题为「让机器读懂你的意图——人体姿态估计入门」,着重介绍人体姿态估计整个知识结构树,论文、算法和代码解析。
9月26日晚20:00-21:00
CSDN学院
1. 人体姿态估计在新零售的应用点;
2. 人体姿态估计的整个知识结构树;
3. 人体姿态估计一个流派的论文、算法和代码解析。
曾冠奇,便利蜂智能零售实验室团队负责人,武汉大学硕士,目前在便利蜂负责机器视觉。主持包括人脸识别、物品识别、行人跟踪与统计及无人值守店铺等多个项目中的算法。2015阿里大数据竞赛15/4868,队伍名:樱园的玻尔兹曼机;2016年上海bot大赛初赛第一名,队伍名:小菜鸟出来玩;2017年kaggle intel癌症预测29/848,队伍名:樱园的玻尔兹曼机。
对AI领域感兴趣的学生、IT工作人员,或即将转型的软件工程师。
1. 了解人体姿态估计在新零售层面的巨大业务场景价值,提前进行职业生涯规划;
2. 入门人体姿态估计,能建立人体姿态估计的基本知识结构;
3. 给观众一个人体姿态估计入门的切入点,从此可以从论文算法和代码逐步提升自己能力。
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