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Tag: recognition

解读隐藏马尔可夫模型的力量

介绍 你是否曾经思考过智能手机语音识别的机制,以及天气预报的复杂性?如果是的话,你可能会对隐藏马尔可夫模型(HMM)所起的关键作用感到好奇。这些数学结构在语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域产生了深刻的变革,使系统能够解开顺序数据的复杂性。本文将简要介绍隐藏马尔可夫模型、它们的应用、组成部分、解码方法等内容。 学习目标 了解隐藏马尔可夫模型(HMM)的基本组成部分,包括状态、观测、转移概率、发射概率和初始状态概率。 探索HMM的主要解码算法:前向算法、维特比算法和鲍姆-韦尔奇算法,以及它们在语音识别、生物信息学等领域的应用。 认识到HMM的局限性和挑战,并学会如何减轻这些问题,比如对初始化的敏感性、独立性假设和数据数量需求。 隐藏马尔可夫模型 来源:Wisdom ML 隐藏马尔可夫模型(HMM)是由Baum L.E.于1966年引入的强大统计模型。它们利用观察数据揭示了马尔可夫过程中的隐藏状态。HMM在语音识别、字符识别、移动通信、生物信息学和故障诊断等领域起着关键作用。它们通过概率分布将关注事件和状态之间的差距连接起来。HMM是双重随机的,结合了一个主要的马尔可夫链和连接状态和观测的过程。它们在解码监控数据的趋势、适应变化的模式以及包含季节性等元素方面表现出色。在时间序列监视中,HMM是无价的,甚至可以扩展到空间信息应用。 HMM的应用 由于其对顺序数据和隐藏状态建模的能力,隐藏马尔可夫模型(HMM)在多个领域有着广泛的应用。让我们探索HMM在不同领域的应用: 使用步态进行人类识别:HMM在基于独特步态模式识别个体的身份方面发挥着重要作用。通过对人们独特的行走风格建模,HMM可以帮助区分一个人和另一个人。这个应用在安全系统和访问控制中至关重要,通过融合人类步态分析来增强生物特征识别方法。 从时间顺序图像中识别人类动作:HMM在识别和分类从顺序图像或视频帧中的人类动作方面至关重要。通过捕捉不同姿势和动作之间的时间依赖性和转换,HMM可以准确地识别个人的各种活动。这个应用在监视、视频分析和体育表现评估等领域广泛应用。 通过视频识别面部表情:在情感计算和人机交互中,HMM用于分析视频中的面部表情。通过捕捉面部肌肉运动和表情的时间动态,它们帮助识别和解释情绪和情绪变化。这个应用对于理解用户体验、情感反应和各种交互系统中的非语言沟通线索至关重要。 HMM的基本组成部分 隐藏马尔可夫模型(HMM)具有定义其结构和功能的几个基本组成部分。了解这些组成部分对于有效地使用HMM非常重要。以下是HMM的基本组成部分: 状态(S) 观测(O) 转移概率(A) 发射概率(B) 初始状态概率(π) 状态空间(S) 观测空间(O)…

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用生成式人工智能推动法庭科学的发展

介绍 刑事科学中的生成式人工智能(Generative AI)涉及将人工智能技术应用于生成数据、图像或其他与法庭证据相关的信息。这项技术有潜力通过帮助调查人员进行图像和视频分析、文档伪造检测、现场重建等任务来彻底改变刑事科学。长期以来,刑事科学依靠对物证的细致检查来解决犯罪问题。然而,随着技术的快速发展,该领域已经开始采用人工智能(AI),尤其是生成式人工智能,以增强其能力。在本文中,我们将探讨生成式人工智能在刑事科学中的实际应用,并提供一些应用的代码实现。 https://www.analyticsinsight.net/wp-content/uploads/2021/08/AI-in-Forensic-Investigation-and-Crime-Detection.jpg 学习目标 了解生成式人工智能(包括生成对抗网络(GANs)和孪生网络)在刑事科学中的实际应用场景。 学习如何实现图像重建、指纹识别和文档伪造检测等关键生成式人工智能算法。 了解在刑事调查中使用人工智能的伦理考虑,包括数据隐私和公平性问题。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 利用生成式人工智能增强图像重建 利用生成式人工智能增强图像重建已成为刑事科学中的一项突破性进展,为图像分析和证据解释提供了一种革新性的方法。在这一领域的研究论文中,生成式对抗网络(GANs)和其他生成式人工智能技术的巨大潜力得到了突出展示。这些创新技术使得刑事调查人员能够重建和增强来自各种来源的图像,包括监控摄像头、低分辨率照片或像素化图像,在犯罪调查中提供了宝贵的支持。 生成式人工智能,特别是GANs,利用由生成器和判别器组成的双网络架构生成逼真、高质量的图像。通过对多样化图像数据集进行训练,GANs学习理解视觉数据中的模式、纹理和结构。在刑事科学中,这项技术使专家们能够从模糊、碎片化或不完整的图像中揭示关键细节。此外,GANs已被用于人脸识别和合成素描生成,帮助执法机构更准确地识别潜在嫌疑人。重建犯罪现场和生成缺失证据也彻底改变了调查过程,实现了更全面和数据驱动的分析。随着利用生成式人工智能增强图像重建的研究不断推进,解决复杂刑事案件和确保正义的潜力变得越来越有希望,巩固了其在现代刑事科学中的转型力量。  https://aihubprojects.com/forensic-sketch-to-image-generator-using-gan/ 使用GANs进行图像超分辨率 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import…

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使用OpenAI Whisper和Hugging Chat API进行视频摘要生成

介绍 正如建筑师路德维希·密斯·凡·德罗所说:“少即是多”,这就是摘要的意义。摘要是将大量的文本内容减少为简洁、相关的要点,迎合了当今快节奏的信息消费方式。在文本应用中,摘要有助于信息检索,支持决策制定。基于生成式人工智能(如OpenAI GPT-3模型)的集成,不仅可以从文本中提取关键要素,生成保留源内容本质的连贯摘要,而且有趣的是,生成式人工智能的能力也可以扩展到视频摘要。这涉及从视频中提取关键场景、对话和概念,创建内容的缩减表示。可以通过多种不同的方式实现视频摘要,包括生成简短摘要视频、执行视频内容分析、突出显示视频的关键部分或使用视频转录创建视频的文本摘要。 Open AI Whisper API利用自动语音识别技术将口语转换为书面文本,从而提高了文本摘要的准确性和效率。另一方面,Hugging Face Chat API提供了最先进的语言模型,如GPT-3。 学习目标 本文我们将学习以下内容: 学习视频摘要技术 了解视频摘要的应用 探索Open AI Whisper模型架构 学习使用Open AI Whisper和Hugging Chat API实现视频文本摘要 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 视频摘要技术 视频分析…

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使用Transformer检测图像中的表格行和列

介绍 您是否曾经处理过非结构化数据,并考虑过一种方式来检测文档中表格的存在?以帮助您快速处理您的文档?在本文中,我们将不仅了解如何检测表格的存在,还将通过使用Transformer模型来识别这些表格的结构。这将由两个不同的模型实现。一个用于文档中的表格检测,另一个用于结构识别,可以识别表格中的行和列。 学习目标 如何在图像中检测表格的行和列? Table Transformers和Detection Transformer(DETR)的介绍 PubTables-1M数据集概述 如何使用Table Transformer进行推理 文档、文章和PDF文件是有价值的信息来源,通常包含传递关键数据的表格。从这些表格中高效提取信息可能会面临不同格式和表示之间的挑战。手动复制或重新创建这些表格可能耗时且繁琐。在PubTables-1M数据集上训练的Table Transformers解决了表格检测、结构识别和功能分析的问题。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 如何实现的? 这是通过一种名为Table Transformer的Transformer模型实现的。它使用了一个名为PubTables-1M的大型注释数据集,可以检测文章中的文档或图像。该数据集包含约一百万个参数,并采用了一些措施来给模型带来最新的感觉。通过解决不完美注释、空间对齐问题和表格结构一致性等挑战,实现了高效性。与该模型一起发布的研究论文利用了Detection Transformer(DETR)模型,用于联合建模表格结构识别(TSR)和功能分析(FA)。因此,DETR模型是Table Transformer运行的骨干,由微软研究开发。让我们更详细地了解一下DETR。 DEtection TRansformer(DETR) 如前所述,DETR是DEtection TRansformer的缩写,包括使用编码器-解码器Transformer的卷积骨干,例如ResNet架构。这使得它有潜力进行目标检测任务。DETR提供了一种不需要复杂模型(如Faster R-CNN和Mask…

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使用spaCy增强NLP流程

介绍 spaCy是一款用于自然语言处理(NLP)的Python库。spaCy的NLP流水线是免费且开源的。开发者可以使用它来创建信息提取和自然语言理解系统,就像Cython一样。它具有简洁且用户友好的API,适用于生产环境。 如果你经常处理大量文本,你会想要了解更多关于它的信息。例如,它是关于什么的?在什么上下文中这些术语的含义是什么?对谁进行了什么操作?提到了哪些企业和产品?哪些文本可以相互比较? spaCy专为生产环境使用,可以帮助您开发处理大量文本的应用程序,并“理解”这些文本。它可用于创建信息提取、自然语言解释和深度学习的预处理文本系统。 学习目标 了解spaCy的基础知识,如分词、词性标注和命名实体识别。 了解spaCy的文本处理架构,它高效且快速,适用于大规模的NLP任务。 在spaCy中,您可以探索NLP流水线,并为特定任务创建定制的流水线。 探索spaCy的高级功能,包括基于规则的匹配、句法分析和实体链接。 了解在spaCy中可用的许多预训练语言模型以及如何在各种NLP应用中使用它们。 使用spaCy学习命名实体识别(NER)策略,以识别和分类文本中的实体。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 统计模型 spaCy的某些特性可以自主运行,而其他特性则需要加载统计模型。这些模型使spaCy能够预测语言注释,例如确定一个词是动词还是名词。目前,spaCy提供了多种语言的统计模型,您可以将它们作为独立的Python模块进行安装。它们通常包括以下元素: 为了在上下文中预测这些注释,为词性标注器、依赖解析器和命名实体识别器分配二进制权重。 词汇表中的词条是词和它们的上下文无关特性,例如形式或拼写。 数据文件包括词形还原规则和查找表。 词向量是单词的多维意义表示,允许您确定它们的相似程度。 在加载模型时,使用配置选项,如语言和处理流水线设置,将spaCy置于适当的状态。 要导入模型,只需运行spacy.load(‘model_name’),如下所示: !python -m spacy…

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印度如何利用尖端人工智能来应对支付欺诈

在当今数字化时代,与在线交易相关的欺诈行为日益增多,给金融机构和监管机构带来了重大挑战。印度唯一身份认证机构(UIDAI)采取了积极的方法来解决付款欺诈问题,特别是与Aadhaar启用的支付系统(AePS)相关的欺诈问题。UIDAI利用人工智能(AI)和机器学习(ML)的力量,开发了围绕指纹和面部识别的创新技术。让我们深入了解这些AI措施如何帮助遏制付款欺诈并确保您的资金安全。 还阅读:基于AI的“Deepfake”欺诈:喀拉拉邦对抗骗子的持续战斗 AI驱动的指纹细节记录 – 指纹图像记录(FMR-FIR)模态 为了对抗Aadhaar认证过程中使用克隆指纹的行为,UIDAI推出了一种基于内部AI / ML技术的FMR-FIR模态。这种复杂的系统可以区分真实或“活体”指纹和克隆指纹,为AePS交易提供了额外的安全层。通过在认证过程中检查指纹的活体性,这种基于AI的解决方案显著减少了欺诈分子操纵指纹数据以非法访问银行账户的情况。 还阅读:在AI时代如何检测和处理Deepfake? 面部识别在交易认证中的作用 与印度国家支付公司(NPCI)合作,Airtel支付银行与UIDAI携手推出了基于面部识别的AePS交易认证措施。这种先进的面部识别技术由UIDAI自主开发,进一步增强了数字交易的安全性。它通过面部特征验证用户的身份,确保只有真实的个人才能进行金融交易,有效地阻止了试图利用系统的欺诈分子。 支付欺诈的上升趋势 印度的支付欺诈规模正以令人担忧的速度增长,如内政部和财政委员会的报告所述。2020-21财年报告了262,000起各种金融犯罪案件,而到2022年,这一数字激增至惊人的694,000起。其中,与支付相关的欺诈案件经历了显著增加,2023财年达到了近2000万起。这些统计数据凸显了需要强大的基于AI的解决方案来保护数字交易并保护用户免受潜在的网络犯罪的迫切需求。 还阅读:欺诈GPT:AI驱动的网络犯罪工具的惊人崛起 业务代表的挑战 虽然基于AI的技术在防止某些类型的欺诈方面已经证明有效,但它们并非没有限制。一个重要的挑战是应对由业务代表(BC)实施的欺诈行为。这些是配备生物识别POS机(PoS)的非正式银行代理,充当小型自动柜员机。在某些情况下,业务代表会虚报向个人发放的金额,使他们容易受到金融剥削。特别是在农村地区,缺乏意识加剧了这种情况,因此教育用户有关安全银行操作的重要性尤为关键。 还阅读:网络犯罪分子使用WormGPT侵犯电子邮件安全 UIDAI持续努力打击AePS欺诈 UIDAI致力于通过不断完善其基于AI的解决方案来保持领先于欺诈分子。该机构积极调查与AePS交易相关的投诉,2021年11月至2023年3月接到了超过2,000起投诉。通过与银行、政府机构和其他利益相关方合作,UIDAI旨在加强数字支付系统的安全性,并赢得印度数百万用户的信任。 还阅读:Airtel开发AI工具识别欺诈钓鱼信息 我们的观点 在快速数字化的世界中,保护数字交易的重要性不言而喻。UIDAI在打击支付欺诈方面采用的AI和ML技术的采用,标志着确保数百万印度人金融利益安全的重要进展。UIDAI通过FMR-FIR模态和面部识别等创新措施引领着确保更安全、更可靠的数字支付生态系统。在我们应对数字领域的复杂性时,让我们拥抱这些进步,并共同努力保护自己和我们辛苦赚来的钱免受网络犯罪分子的侵害。我们可以共同建立一个更安全、更值得信赖的数字未来。

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美国国会采取行动:两项新法案提议对人工智能进行监管

针对人工智能(AI)的快速发展及其对社会的影响,美国参议员提出了两项跨党派法案,旨在解决围绕这一变革性技术的重要问题。这些拟议立法反映了人们对透明度、问责制和维护美国竞争优势的日益关注。以下是这两项法案的概述及其对AI监管和全球领导力的潜在影响。 另请阅读:中国提出的AI法规动摇了该行业 促进政府AI使用的透明度 参议员Gary Peters、Mike Braun和James Lankford提出了一项跨党派法案,以确保美国政府机构在使用AI技术时的透明度和问责制。该拟议立法将要求机构在与个人互动时披露其使用AI的情况。此外,该法案还规定建立一种上诉程序,供个人挑战AI系统所做决定。将人类置于驾驶座上显示该法案坚持政府AI使用中的公平和问责制原则。 维护美国在AI领域的竞争优势 参议员Michael Bennet、Mark Warner和Todd Young提出了一项跨党派措施,以保持在新兴技术中的竞争优势。该法案旨在建立一个全球竞争分析办公室,致力于确保美国在AI发展方面保持领先地位。这种积极的方法旨在防止中国等竞争对手在半导体、量子计算和AI等战略领域超越美国。该法案旨在通过优先投资和创新来保护美国作为技术领袖的地位。 另请阅读:微软领导先锋:紧急呼吁AI规则以维护我们的未来 应对AI的崛起 这些法案反映了立法者日益认识到需要新的法规来应对AI所带来的挑战。今年早些时候,AI程序ChatGPT广泛使用,引起了人们对这项技术的重视。随着AI的不断进步,立法者意识到需要采取积极的措施来管理其部署并减轻潜在风险。 另请阅读:著名AI先驱认为由于AI人类处于风险之中 教育立法者AI知识 参议院多数党领袖Chuck Schumer安排了三次关于AI的简报,以进一步装备立法者所需的知识和见解。这些简报涵盖各种主题,包括AI的概述、实现美国领导地位的战略以及有关国防和情报影响的保密会议。通过提供全面的教育和促进知情决策,国会旨在具备对技术及其影响的充分理解,以应对与AI相关的挑战。 我们的意见 美国国会提出两项跨党派法案表明,人们越来越认识到需要监管AI并保持美国的全球竞争力。通过强调透明度、问责制和建立专门机构,这些法案旨在有效地应对AI的复杂性。在国会采取措施应对AI崛起的同时,必须在促进创新的同时维护个人的权利和利益。通过知情决策和积极措施,美国可以引领更好地利用人工智能的潜力。

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