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Comprendre la reconnaissance du comportement humain, ses algorithmes et ses applications

Jan 23, 2024 pm 03:45 PM
人工智能 机器学习

什么是人类行为识别 人类行为识别算法和应用

La reconnaissance du comportement humain est une technologie importante qui utilise la technologie de vision par ordinateur pour analyser et identifier le comportement humain. Il est largement utilisé dans la surveillance intelligente, la maison intelligente, les transports intelligents et d'autres domaines pour offrir aux gens commodité et sécurité.

Les technologies de base de la reconnaissance du comportement humain comprennent le traitement d'images, la reconnaissance de formes et l'apprentissage automatique. Premièrement, les données d’image ou vidéo sont acquises via une caméra ou un autre capteur. Ensuite, ces données sont prétraitées, notamment le débruitage, l'amélioration de l'image, la segmentation de l'image et d'autres opérations, afin de mieux extraire les caractéristiques. Ensuite, l’algorithme d’extraction de caractéristiques est utilisé pour extraire les contours du corps humain, les mouvements et d’autres informations dans l’image, et les convertir en une forme numérique que l’ordinateur peut comprendre. Enfin, ces données numériques sont classées et identifiées grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique pour parvenir à une reconnaissance automatique du comportement humain.

Avec le développement de la technologie de l'intelligence artificielle, les algorithmes de reconnaissance du comportement humain continuent de mûrir et de s'améliorer. Ces algorithmes incluent des méthodes basées sur l'apprentissage profond, l'extraction de fonctionnalités, des modèles et des modèles hybrides. En combinant différents algorithmes, nous pouvons améliorer la précision et l’efficacité de la reconnaissance des comportements.

L'algorithme de reconnaissance du comportement humain est une technologie qui reconnaît automatiquement le comportement humain en analysant les mouvements, les postures et d'autres caractéristiques du corps humain. Afin d'améliorer la précision et l'efficacité de la reconnaissance, différents algorithmes peuvent être sélectionnés dans différents scénarios d'application. Vous trouverez ci-dessous quelques algorithmes courants de reconnaissance du comportement humain.

1. Algorithme de reconnaissance du comportement humain basé sur l'apprentissage profond

Le deep learning est l'un des algorithmes de reconnaissance du comportement humain les plus utilisés actuellement. Il traite et apprend les données d'entrée via des réseaux neuronaux multicouches pour parvenir à une reconnaissance automatique du comportement humain. Parmi eux, le réseau neuronal convolutif (CNN) et le réseau neuronal récurrent (RNN) sont des modèles d'apprentissage profond couramment utilisés. Dans la reconnaissance du comportement humain, CNN est principalement utilisé pour extraire les caractéristiques spatiales des données d'image et vidéo, tandis que RNN est utilisé pour traiter les caractéristiques temporelles des données de séries chronologiques. Ces caractéristiques sont combinées et apprises via des réseaux neuronaux multicouches pour finalement parvenir à une reconnaissance automatique du comportement humain.

2. Algorithme de reconnaissance du comportement humain basé sur l'extraction de caractéristiques

L'extraction de caractéristiques est une technologie importante dans la reconnaissance du comportement humain. Il convertit les contours du corps humain, les points d'articulation, les couleurs et d'autres informations en formes numériques que les ordinateurs peuvent comprendre grâce au prétraitement et à l'extraction des caractéristiques des données d'image et vidéo. Les algorithmes d'extraction de caractéristiques couramment utilisés incluent l'histogramme des gradients orientés (HOG), le modèle binaire local (LBP), l'estimation de la posture humaine, etc. Ces algorithmes d’extraction de caractéristiques peuvent améliorer efficacement la précision et l’efficacité de la reconnaissance et peuvent être utilisés en combinaison avec d’autres algorithmes de classification.

3. Algorithme de reconnaissance du comportement humain basé sur un modèle

Le modèle est un autre algorithme couramment utilisé dans la reconnaissance du comportement humain. Il classe et identifie les données d'entrée en créant des modèles mathématiques du comportement humain. Les modèles couramment utilisés incluent les machines à vecteurs de support (SVM), les modèles de Markov cachés (HMM), les arbres de décision, etc. Ces modèles peuvent renforcer la capacité de comprendre et de reconnaître le comportement humain grâce à l'apprentissage et à la formation sur les données de formation. Ensuite, pour les nouvelles données d’entrée, la reconnaissance automatique du comportement humain est obtenue grâce à la classification et au jugement du modèle.

4. Algorithme de reconnaissance du comportement humain basé sur un modèle hybride

Le modèle hybride est un algorithme qui combine plusieurs modèles uniques. Dans le domaine de la reconnaissance du comportement humain, les modèles hybrides peuvent combiner plusieurs algorithmes de classification pour améliorer la précision et la robustesse de la reconnaissance. Par exemple, vous pouvez combiner des modèles d'apprentissage profond et des algorithmes de modèle, utiliser le modèle d'apprentissage profond pour extraire des caractéristiques spatiales, puis transmettre les caractéristiques de série chronologique à l'algorithme du modèle pour le traitement et la classification. De cette manière, les avantages des différents algorithmes peuvent être pleinement exploités pour améliorer l’effet de la reconnaissance du comportement humain.

Actuellement, la reconnaissance du comportement humain est largement utilisée dans de nombreux domaines. Dans le domaine de la surveillance intelligente, grâce à la reconnaissance comportementale des vidéos de surveillance, des alarmes automatiques, le suivi du personnel, la détection d'anomalies et d'autres fonctions peuvent être réalisés, améliorant ainsi l'intelligence et la praticité du système de surveillance. Dans le domaine des maisons intelligentes, grâce à la reconnaissance comportementale des membres de la famille, des fonctions telles que l'éclairage intelligent et le contrôle intelligent de l'environnement peuvent être réalisées, rendant la maison plus intelligente et plus humaine. Dans le domaine des transports intelligents, grâce à la reconnaissance comportementale des piétons et des véhicules, des fonctions telles que les feux de circulation intelligents et la gestion intelligente du trafic peuvent être réalisées pour améliorer l'efficacité et la sécurité du trafic.

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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

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