黑科技涌现CVPR2016这是要火的节奏-天博·体育

计算机视觉和模式识别领域顶级学术会议CVPR正在美国开会，因为牵涉到到机器人、无人机、VR、AR、自动驾驶、生物医疗、工业自动化和检测等众多领域，很多学术圈之外的人被迫对这个顶级学术会议刮目相看，因为这个学术会议已沦为前沿理论和前沿技术的聚集地，下面一起来想到CVPR 2016我们应当主动注目什么。给机器“看电视剧”预测人类不道德CVPR2016上，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)将公布一份关于可预测人类不道德的算法的研究报告。通过给此算法引入近600小时的电视秀(其中还包括《生活大爆炸》《恐惧主妇》《办公室》等剧集)，来测试机器否能精确预测人类在各场景对话中的不道德。

此次实验数据是人工智能“预测想象力”技术的明显变革。页面查阅下文。基于深度自学的手势辨识：需要用作VR交互来自于美国普渡大学C Design 实验室的研究成果——DeepHand(深度手势辨识)，基于“深度自学”解析人手塑造成的角度和变形等动作，这是一个新的突破，可以在未来强化VR设备的交互上有广泛应用前景。

页面查阅下文。微软公司全息“穿过”技术：HoloPortationHoloPortation将人物全息图像感应到另一个房间，使该房间内的人可以和全息影像动态对话，系统通过跟踪人物身体的高质量细节，修复每一个特征。项目主管Shahram Izadi透漏，最开始他们只是想要减轻思乡病。Shahram Izadi的剑桥（英国）团队专心于用3D传感器技术、机器学习来解决问题下一代计算出来问题，花上了两年半时间，团队才和华盛顿Redmond 的HoloLens团队融为一体。

Izadi已为人父，视频中经常出现的女孩是他的女儿。人工智能为视频配音：机器人感官世界又更进一步CVPR上，来自麻省理工学院研发的算法展示他们将如何精准预测声音。当研究员将一个敲击物品的短视频转交算法，算法就可以分解一个压制的声音，现实到可以糊弄寄居观赏视频的人类。页面相连中的视频，想到算法分解的声音能无法糊弄寄居你。

页面查阅论文。人脸识别算法面临100万人脸时准确率有多低华盛顿大学的一位计算机助理教授Ira Kemelmacher回应，我们必须一个更加大规模数据集的评测标准，协助研究人员寻找自己辨识算法中的缺失。他们首先竣工了一个来自Flickr网站上的69万人的100幅人脸照片，容许其他研究人员遵循创作共用许可协议iTunes数据集，用于自己的算法从数据集中于展开给定。

谷歌的FaceNet算法辨识准确率拟合，在小规模数据集中于准确率完全极致，在百万规模数据下超过75%的准确率，另一个与之相似的团队是俄罗斯的N-TechLab，他们构建73%的准确率。相比之下，其他算法在小规模数据集能超过95%以上，但是百万规模下的辨识准确率上升到33%左右谷歌的FaceNet算法辨识准确率拟合，在小规模数据集中于准确率完全极致，在百万规模数据下超过75%的准确率，另一个与之相似的团队是俄罗斯的N-TechLab，他们构建73%的准确率。相比之下，其他算法在小规模数据集能超过95%以上，但是百万规模下的辨识准确率上升到33%左右。

目前有多达300支团队在用于MegaFace数据集展开训练。可行性辩论结果将在CVPR 2016上呈现出。页面查阅原文。

深度自学辨识YouTube的图片迪尼斯研究院和复旦大学在CVPR 26日的大会上展出了如何用深度自学自动识别刚上传遍YouTube视频里正在再次发生什么大事以及新鲜事。来协助研发之前视频上载后遗失的大部分有潜在价值的信息。

页面查阅原文。斯坦福大学：社会化行驶机器人Jackrabbot 不懂礼貌不会排队斯坦福大学的研究人员们也是费尽了心思，他们生产了一个叫Jackrabbot的原型机器人，期望他们的Jackrabbot机器人需要自行在街道上行驶，又会与其他行人撞击，或者遇上迎面而来的人时知道往左往右，未来这些走路的经验还可以共享给其他的机器人。小结：上面就是CVPR早已经常出现或者将要经常出现的黑科技亮点，比较CVPR官网杂乱的导航系统，顺着这些白科技按图索骥不会老大你更慢地寻找大会的焦点和亮点。

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