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OpenVINO 101：從圖像識別到視頻識別（上）

　　筆者：梁羽　　計算機視覺（CV）是人工智能研究的熱點方向之一，其核心在于如何讓機器“看見”和“理解”——通過算法從照片、視頻等媒介中提取高層次信息并加以利用?！　‰S著全球計算能力和數(shù)據(jù)量的雙增長，計算機視覺取得了長足的進展，在自動駕駛、智能安防、體育運動（如記錄分析運動員跑姿就使用了AI助力的人體姿勢估計）等領域遍地開花。運動生物力學專家分析蘇炳添訓練時的跑姿英特爾3DAT技術1（三維運動員跟蹤），基于OpenVINO框架開發(fā)　　一般來說，常見的計算機視覺任務基于靜止的單幀圖像進行，主要采用機器學習和
關鍵字： OpenVINO 圖像識別視頻識別

　　國外媒體今日發(fā)表文章稱，對于谷歌而言，識別圖片中的對象已不再是挑戰(zhàn)。谷歌的下一個挑戰(zhàn)是識別和搜索視頻中的內(nèi)容，因為這需要處理更多的數(shù)據(jù)量。　　文章還稱，不僅谷歌，F(xiàn)acebook、Snap和Twitter等也都在分析視頻內(nèi)容，它們也面臨著同樣的挑戰(zhàn)。　　谷歌旗下視頻網(wǎng)站YouTube更是如此。它是全球第二大搜索引擎，僅次于谷歌搜索。雖然文字搜索也可以幫助谷歌返回YouTube視頻搜索結(jié)果，但是，視頻本身的原內(nèi)容在很大程度上并未被納入其中。　　數(shù)月前，谷歌為研發(fā)社區(qū)獻上了一份大禮：YouTu
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