【图像增强】基于 Gabor 滤波器实现指纹脊线增强附matlab代码

图像分割—基于边界的图像分割

图像分割—基于区域的图像分割

图像分割—灰度阈值分割

图像增强—彩色增强技术

图像增强—频域增强技术

图像增强—空域平滑

超越GhostNet！吊打MobileNetV3！MicroNet通过极低FLOPs实现图像识别(文末获取论文)（二）

超越GhostNet！吊打MobileNetV3！MicroNet通过极低FLOPs实现图像识别(文末获取论文)（一）

人脸识别概述

人工智能图像识别四大算子（二）

人工智能图像识别四大算子（一）

基于PyTorch、易上手，细粒度图像识别深度学习工具库Hawkeye开源

【图像分割】基于局部空间信息直方图模糊聚类FGFCM 实现图像图像分割附matlab代码

【经典网络模型】1、基于GUI实践AlexNet图像识别与分类（二）

【经典网络模型】1、基于GUI实践AlexNet图像识别与分类（一）

阿里云三个月服务器试用资格申请与使用、图像分割与人脸人体识别接口调用

图像分类是当前AI最为成功的实际应用技术之一，它已经融入了人们的日常生活。它被广泛的应用到了计算机视觉的大部分任务中，比如图像分类、图像搜索、OCR、内容审核、识别认证等领域。目前已形成一个普遍共识：“当数据集越大ID越多时，只要训练得当，相应分类任务的效果就会越好”。但是面对千万ID甚至上亿ID，当下流行的DL框架下，很难低成本的直接进行如此超大规模的分类训练。

AIGC：引领智能未来的图像识别技术

解密阿里云智能图像识别服务(AIGC)的关键技术与应用

探索阿里云智能图像识别服务(AIGC)的前沿技术

 人体姿态估计是计算机视觉领域的基本研究问题之一，具有很广泛的实际应用，例如医疗健康领域的行为分析、元宇宙领域的AIGC内容生成等。但是，由于人体姿态丰富，人物衣着表观变化多样，光照和遮挡等因素，人体姿态估计任务非常具有挑战性。之前的深度学习方法主要研究了新的骨干网络设计、多尺度特征融合、更强的解码器结构和损失函数设计等。

CVPR2023 | 结合二进制编码器的人脸年龄估计模型

硬刚 ArcFace | ECCV 2022 人脸识别新方法 BoundaryFace：一种基于噪声标签自校正框架(附源码实现)

中科院自动化所联合北方电子设备研究所提出多输入文本人脸合成方法，数据代码已开源

CVPR2023｜天大联合卡迪夫大学发布SemanticHuman：部件级、精细语义、灵活可控的3D人体编辑表征

图像识别是通过计算机对特定情况进行图像采集处理，分析匹配目标，提取特征，训练分类模型等步骤实现，在国内外科学家的努力下，实现了突飞猛进的变化，人们开始将这一技术应用于，医学，农业，安防，交通，车辆领域。在这一背景之下，许多先进的医疗手段都离不开图像识别技术的支持，小到日常的体检如胸片，心电图我们都可以通过自助取片获得计算机提供的初步诊断信息，之后再找医生问诊，大到一些微创手术，脑部ct技术，心脏病理分析，肺结核图像识别，糖尿病患者的视网膜图像技术

基于关键点的人脸检测（概述+代码）

人脸网格/人脸3D重建 face_mesh(毕业设计+代码)

风格迁移 图像合成 图像重构 更换姿态和图像背景（使用交叉注意控制进行提示到图像编辑）GAN网络增强版

万字解读首篇「人脸复原」综述！南大、中山、澳国立、帝国理工等联合发布

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SoftTriple Loss论文是在图像细粒度分类领域提出了新型度量学习方法，该方法可以被广泛应用于各种搜索、识别等领域中，目前谷歌学术引用240+，相对高引。相比原始论文文档，本文将介绍更多研究过程中遇到的问题点以及相应创新方法的演进历史。

元宇宙之眼！Meta机械仿生眼专利曝光，还要装在仿生人体内

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AI在视觉领域最常用的就是人脸检测、人脸识别、活体检测、人体与行为分析、图像识别、图像增强等，而且目前都是比较成熟的技术，不论商业化的Paas平台还是开源的模型，都几乎一抓一大把。

基于肤色空间建模+连通域处理的人脸检测算法的MATLAB仿真

智慧校园平台电子班牌系统源码在大数据平台下，对应用系统进行统一，以数据互联软硬结合的特点应用在校园，实现对校园、班级、教师、学生的管理。 电子班牌硬件主要用于显示班级信息、班级风采、校园文化、课程表、校园活动通知等。以图片、音视频、文字、动画、文档等形式展现，丰富的展示内容与生动的表现形式取代了传统班牌的模式，是现代学校数字化信息建设，向智慧校园推进的一个重要举措，也使得班级文化、校园文化更加浓厚，是现代化智慧校园建设的趋势。

m基于LOC-PCA算法的人脸重建算法matlab仿真,给定人物侧脸实现正脸重建

阿里云产品体系分为6大分类——人工智能——分为10种模块——图像识别自制脑图

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随着数字文化产业的蓬勃发展，人工智能技术开始广泛应用于图像编辑和美化领域。其中，人像美肤无疑是应用最广、需求最大的技术之一。传统美颜算法利用基于滤波的图像编辑技术，实现了自动化的磨皮去瑕疵效果，在社交、直播等场景取得了广泛的应用。然而，在门槛较高的专业摄影行业，由于对图像分辨率以及质量标准的较高要求，人工修图师还是作为人像美肤修图的主要生产力，完成包括匀肤、去瑕疵、美白等一系列工作。通常，一位专业修图师对一张高清人像进行美肤操作的平均处理时间为1-2分钟，在精度要求更高的广告、影视等领域，该处理时间则更长。

阿里云产品体系分为6大分类——人工智能——分为10种模块——图像搜索自制脑图

基于ORL人脸数据库和PCA特征降维算法的人脸识别matlab仿真

人脸检测 API 是一种基于深度学习技术的图像处理API，可以快速地检测出一张图片中的人脸，并返回人脸的位置和关键点坐标，在人脸识别系统、人脸情绪识别等多种场景下都有极大的应用。 本文将从人脸检测的发展历程、原理、特点等角度出发，一文带你看透人脸检测 API 。