内容简介:距离母亲节只剩两天了,你为母亲大人选好礼物了吗?要让礼物达到美观、实用兼具且能讨母上大人喜欢,这实在是一个令人纠结的难题,对于平时置身代码海洋中的程序员来说更是令人头大。
By 超神经
场景描述:选礼物是千古大难题之一,母亲节来临之际,借助机器学习、大数据分析、图像增强等 AI 技术,可以帮你为母亲送上一份走心的礼物。
关键词:母亲节 机器学习 大数据 图像增强 神经网络
距离母亲节只剩两天了,你为母亲大人选好礼物了吗?
要让礼物达到美观、实用兼具且能讨母上大人喜欢,这实在是一个令人纠结的难题,对于平时置身代码海洋中的 程序员 来说更是令人头大。
置身代码海洋无法自拔的程序员
根据不靠谱情报,在母亲节来临之际,程序员表现各有不同:
第一种: 什么?母亲节快到了?
第二种: 奥,母亲节快到了,到时候给我妈打个电话吧,问问她想要啥礼物。
第三种: 打开某电商 App,搜索「母亲节礼物」,从推荐列表的前三个里面选1个(一般是按摩 工具 之类)。
第四种: 打开某电商 App,搜索「清洁工具套装」,然后买一套扫帚拖把鸡毛掸子寄给母上大人……
「妈妈再打我一次」礼物套装
还有连电商 App 都没有的程序员,可能会直接选择最简单直接的方法:发红包。
所以,礼物到底该怎么选? 听说, AI 已经比你会选 了。
选项一:用算法推荐中意的礼物
有一款叫做「礼记」的小程序,利用 大数据与机器学习 ,通过 5-6 个对送礼对象问题的回答,就能推荐出量身定制的礼物清单。
「礼记」的选礼问卷
经过亲测,推荐跟被赠送者喜好匹配度还不错,如果没有最中意的,也能通过推荐清单寻找灵感。
此外,欧莱雅也曾有过类似的尝试,在 2017 年推出了一款 聊天机器人 Beauty Gifter, 根据送礼者及收礼者的问答,推荐最合适的化妆品礼物。
这款机器人是欧莱雅与 Automat 的一个合作项目, Beauty Gifter 选礼物的方式,还是通过精心设计的问卷,寻找出最贴合的礼品。
被赠予者会收到卡片询问他们的护肤、美妆偏好等。如果担心破坏了惊喜,只要送礼物的一方对这些信息足够了解,也可以自己来回答卡片问卷。
选项二:送妈妈靓丽穿搭
母亲节,也可以考虑送给妈妈一个 穿搭助理。
在 2017 年 Facebook 年度开发者大会 F8 上,就有潮流和美妆服务机器人 Epytom Stylist 和 Sephora 现身。此后,亚马逊也推出了 Echo Look, 这款机器人 将 图形识别功能和 Alexa 结合 在一起,帮助人们挑选服装。
Echo Look 兼具图形识别与语音识别功能
Echo Look 有一个深度感应摄像头,和用于闪光灯的 LED 照明,以及计算机视觉等技术。它的工作原理是,穿好衣服后,通过声控,帮自己拍摄全身长的景深照片或者短视频,然后建立起用户的个人服装风格喜好数据集。
之后,它会利用 机器学习算法, 结合时尚专家的建议,评估用户的穿搭是否合适。 甚至对用户的穿搭颜色、风格与潮流提供指导建议。
选项三:带妈妈重温美好旧时光
还有一招,亲手用 AI 做一款 科技与文艺兼具 的礼物。
一款叫做「你我当年」的小程序,能够利用 AI 技术将老照片修复,从低清版变为超高清版。
用它来 修复林青霞,王祖贤等女星的话题,也一度成为微博热点。
修复后的女神照片,瞬间五官清晰,更加美丽动人
想想看,把母亲年轻时期的照片,恢复成清晰的图像, 帮妈妈找回年轻时的容颜, 这应该算得上一份很走心的礼物了。
「你我当年」所使用的是 图像增强技术。 利用 AI 提高图像分辨率,并主要针对人的面部进行优化。
具体原理是,给算法提供大量的低分辨率图像,然后再输入这些图片的高分辨率原图,让算法比较两者差异,学会增加分辨率的技巧。 最后就能还原模糊的图片了。
在图像增强方面,2018 年英伟达就曾提出 基于深度学习去除照片噪点 的方法, 他们训练的神经网络,可以在数秒内将模糊图像变清晰。 而这款叫做 noise2noise 的新模型,优点在于无需查看大量高分辨率样本示例。
图左:有噪点,不明生物;图右:去除噪点,一只考拉
研究小组从 ImageNet 数据集中,抽取了 5 万张图像,对 noise2noise 模型进行训练,并为每张图像添加了随机噪声分布。系统必须估计图像中噪声的大小并将其移除,最终可以高质量的修复图片。
选项四:抽空多陪陪妈妈
借助 AI 的帮助,也许很快就能挑到让妈妈们满意的礼物,也许不能。因为,每一个妈妈都是独一无二的。
利用大数据分析和机器学习的方式,会给出个性化的建议,而且这种充满科技感的方法,能够带来新奇的体验。
但是,其实颠扑不破的真理很简单, 最好的礼物就 是,多 抽出时间,多陪伴爸妈左右。
毕竟,回家才是最好的礼物。
超神经百科
图像增强 Image Enhancement
图像增强 的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据,有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征,使图像与视觉响应特性相匹配。
图像增强可分成两大类: 频率域法和空间域法。
前者把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的噪声;采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊的图片变得清晰。
后者空间域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值滤波(取局部邻域中的中间像素值)法等,它们可用于去除或减弱噪声。
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