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06-18
计算机视觉与模式识别领域的顶级学术会议CVPR正在美国召开，因为涉及到机器人、无人机、VR、AR、自主驾驶、生物医学、工业自动化和测试等诸多领域，很多学术圈外的人都不得不对这场顶级学术会议刮目相看，因为这场学术会议已经成为前沿理论和前沿技术的聚集地。
我们来看看CVPR中我们应该积极关注哪些内容。
机器预测人类行为的“看电视剧” 在 CVPR 上，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）将发布一份关于可以预测人类行为的算法的研究报告。
通过将近一个小时的电视节目（包括《生活大爆炸》《绝望主妇》《办公室》等剧集）导入到该算法中，我们测试了机器是否能够准确预测人类在各种场景交互中的行为。
实验数据是人工智能“预测想象”技术的重大进步。
点击查看更多细节。
基于深度学习的手势识别：可用于VR交互。
它来自于美国普渡大学C设计实验室的研究成果——DeepHand（深度手势识别）。
它基于“深度学习”来分析人手的角度和扭曲。
这是一个新的突破，在未来增强VR设备的交互方面可以具有广阔的应用前景。
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微软的全息“旅行”技术：HoloPortationHoloPortation将一个角色的全息图像投射到另一个房间，让房间里的人与全息图像实时互动。
系统通过跟踪角色身体的高质量细节来重建每一个特征。
项目总监Shahram Izadi透露，起初他们只是想缓解思乡之情。
Shahram Izadi 的剑桥（英国）团队专注于使用 3D 传感器技术和机器学习来解决下一代计算问题。
该团队花了两年半的时间才与华盛顿州雷德蒙德的 HoloLens 团队整合。
伊扎迪是一位父亲，视频中的女孩是他的女儿。
人工智能配音视频：机器人感知世界更远在 CVPR 上，麻省理工学院开发的算法展示了如何准确预测声音。
当研究人员给算法一个击中物体的短视频时，算法可以生成非常真实的击打声音，以至于可以欺骗观看视频的人类。
单击链接中的视频，看看算法生成的声音是否可以欺骗您。
点击查看论文。
面对数千张面孔，人脸识别算法的准确率如何？华盛顿大学计算机科学助理教授 Ira Kemelmacher 表示，我们需要一个针对更大数据集的评估标准，以帮助研究人员发现自己的识别算法中的缺陷。
他们首先从 Flickr 网站建立了一个包含 690,000 张人脸照片的数据库，允许其他研究人员在知识共享许可下下载该数据集，并使用他们自己的算法从该数据集中进行匹配。
谷歌的FaceNet算法具有最好的识别准确率。
它在小规模数据集上具有近乎完美的准确率，在数百万数据集上达到75%的准确率。
另一个接近它的团队是俄罗斯的N-TechLab，其准确率达到了73%。
相比之下，其他算法在小规模数据集上可以达到95%以上，但在百万规模的识别准确率下降到33%左右。
谷歌的FaceNet算法具有最好的识别准确率，在小规模数据集上的准确率几乎是Perfect，在数百万数据下达到了75%的准确率。
另一个接近它的团队是俄罗斯的N-TechLab，其准确率达到了73%。
相比之下，其他算法在小规模数据集上可以达到95%以上，但在百万规模下识别准确率却下降到33%左右。
目前有不止一个团队使用 MegaFace 数据集进行训练。
初步讨论的结果将在 CVPR 上公布。
点击查看原文。
深度学习识别 YouTube 图片。
丹尼斯研究院和复旦大学在 26 日的 CVPR 会议上演示了如何利用深度学习自动识别刚刚上传到 YouTube 的视频中正在发生哪些重大事件和新事物。
帮助利用视频上传后丢失的许多潜在有价值的信息。
点击查看原文。
斯坦福大学：社会化步行机器人 Jackrabbot 懂得礼貌和排队。
斯坦福大学的研究人员也付出了努力。
他们创造了一个名为 Jackrabbot 的原型机器人。
他们希望他们的 Jackrabbot 机器人能够在街道上自行行走，而无需与其互动。
与其他行人发生碰撞，或者遇到迎面而来的人不知道该左转还是右转，这些行走经验将来都可以与其他机器人分享。
总结：以上就是CVPR中已经出现或即将出现的黑科技亮点。
相比CVPR官网混乱的导航，关注这些黑科技并搜索它们将帮助你更快地找到会议的焦点和亮点。
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