返回信息流额,我只想说人脸识别、语音识别技术已经较为泛滥,随着opencv以及虹软的人脸识别开源,人脸识别很快就会从高利润率项目变成烂大街。如果技术积累比较多建议深挖交互体验,如果积累一般建议换方向~
以上仅为个人意见~
这是一条镜像帖。来源:北邮人论坛 / entrepreneurship / #23404同步于 2017/7/31
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Re: 人工智能团队求合作
qingyuan86
2017/7/31镜像同步2 回复
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你说的这些都是很大众的啊,比如人脸识别中活体检测,要验证确实是真人在哪而不是那个照片在哪里,这还是有技术含量的,声纹识别中从一群人说话中分别标出每个人是谁也是有技术含量的,复杂环境下的语音识别不是那么好做的,这些都是需要积累的,对于图像来说,复杂场景中图片中的文字识别,传统的OCR技术是很难解决的,不是说随便拿开源的搞搞,如果真是那样,大家就都不搞了啊。
【 在 qingyuan86 的大作中提到: 】
: 额,我只想说人脸识别、语音识别技术已经较为泛滥,随着opencv以及虹软的人脸识别开源,人脸识别很快就会从高利润率项目变成烂大街。如果技术积累比较多建议深挖交互体验,如果积累一般建议换方向~
: 以上仅为个人意见~
基本同意楼上观点。对语音识别不太熟悉,复杂环境下的语音识别以及语义识别听上去就挺难的;人脸识别的活体检测已经不太有技术门槛,这两年人脸识别比较热的方向是监控大场景下的人脸识别,以及解决识别率与算厘之间的矛盾,至于具体细分行业的应用千差万别,有很多深挖的点。
开源能够降低很多门槛,意味着很多基础性性工作能够省略了。意味着这个领域的竞争会更加激烈
创业不易,祝好~
【 在 fiveplus 的大作中提到: 】
: 你说的这些都是很大众的啊,比如人脸识别中活体检测,要验证确实是真人在哪而不是那个照片在哪里,这还是有技术含量的,声纹识别中从一群人说话中分别标出每个人是谁也是有技术含量的,复杂环境下的语音识别不是那么好做的,这些都是需要积累的,对于图像来说,复杂场景中图片中的文字识别,传统的OCR技术是很难解决的,不是说随便拿开源的搞搞,如果真是那样,大家就都不搞了啊。