㈠ 現在有可以通過一張照片就知道一個人所有衣服尺寸的技術嗎
如果單從一張照片來說，是不可能知道這個人的。尺寸大小。唯一的需要在照片中擺放一些參照物，我們就可以按其比例所得到的測量。
㈡ 人工智慧鑒黃的原理是什麼
人工智慧鑒黃是通過深度學習目標檢測、圖像分類、特徵檢索等技術對圖像中的局部和全局信息進行分析，捕獲不同類型的色情內容，此外系統還會通過OCR、標志識別、水印檢測等技術手段協助判斷隱藏在圖像視頻中的敏感內容，包括色情微信推廣、色情APP、個人聯系方式等。
在演算法類型上，圖像識別中最常見的就是圖像分類演算法，從AlexNet到VGG，從ResNet到DenseNet，目前的圖像分類演算法可以較為准確地區分ImageNet的1000類數據，鑒黃本身也是對輸入圖像做分類，因此採用圖像分類演算法就是順其自然的事。
其次，目標檢測演算法可以用來檢測色情圖像中的露點部位，也是比較可靠的手段。此外，還有基於業務層面構造的特徵和邏輯，比如是否有人、皮膚的面積等，用來輔助判斷，在一些情況下確實是有效的。
鑒黃的歷史：
在計算機的「遠古時代」，其實也就是十幾年前吧，我們識別黃圖的做法簡單粗暴：人工審核。別小看了這個方法，其實針對當時的網路環境（帶寬小，產品少，圖片數據也少），效果還是很不錯的。一天幾萬的圖片量，安排幾個人肉眼盯著看，發現有不良的圖片人工刪掉就好了。
後來，互聯網產品普及率高了，網路數據量暴增，一個產品一天出現幾百萬的圖片量也是很正常的情況，這個時候想要靠堆人力去完成審核幾乎不可能了。幸好相應的計算機視覺技術也有進步了，我們用膚色識別演算法過濾掉一些沒那麼多「黃色」內容的圖片，剩下的再進入到人工審核，可以大大節約審核量。據統計，經過機器膚色識別過濾後大約只有20%的圖片還需要人工審核。
等到移動互聯網普及，各種類型的網路數據量暴增，人工審核連20%的數據量也無法承受了，加上視頻、直播等業務和數據的爆發式增長，迫切需要一個更加有效的方案來解決審核的問題。很自然的，我們也緊跟人工智慧的技術熱潮開始研發機器學習的鑒黃系統，並且取得了顯著成果。
㈢ 如何裁剪衣服
目前國內外使用的裁剪法有立體裁剪（將布料復合於人體或人體模型上，直接用剪刀進行剪切的方法）和平面裁剪（將布料直接鋪放於平面的裁剪台上，用劃粉在布料上繪制服裝的衣片結構圖，然後按繪制的衣片輪廓線進行剪切的裁剪方法）兩大類。家庭使用的主要是平面裁剪，按其制圖技巧又以原型裁剪法、比例分配裁剪法為主。 ①原型裁剪法是一種按人體基本部位的尺寸（胸圍、背長、臀圍等）繪制出基本紙樣即原型後，再將原型通過分割、拼接、折疊、擴展等變化形式繪制出最終的服裝衣片紙樣的方法。原型由於人體的基本部位不同和形狀不同而有許多種類，如英國式原型，日本的文化式原型、登麗美式原型、香港和台灣地區的中華式原型等。目前我國較流行的是日本的文化式原型和登麗美式原型。本書彩照的裁剪圖即是日本的原型裁剪圖。原型裁剪法的優點是不需要復雜的計算，操作方便，尤其適合初學者及造型復雜的款式。缺點是製做寬松度大的服裝時某些部位的尺寸精確度不高。 原型是服裝圖的基礎，如果把適合自己體型的原型用稍厚的紙畫好保存著，不論什麼時候、什麼款式，只要按原型的規律（制圖方法），放大或縮小即成，如插肩（斜肩）的服裝，前後身的肩部有缺角，只要用袖子上端補出來的部位，還於原位，仍等於原型。 ②比例分配裁剪法是按人體基本部位尺寸（胸圍、領圍、臀圍等）為變數進行各種比例的計算，定出衣片各部位尺寸的服裝制圖方法，也是我國服裝產業目前廣泛使用的方法。本書的「裙服」、「童裝」的裁剪圖也是使用的這種方法。常用的比例分配法根據其比例形式有D式，胸度式等，其中，D式裁剪法被認為是目前唯一有理論根據的科學裁剪新法。其優點是部位尺寸精確度較高，且計算是通過簡單的分數比例，易為初學者所接受。缺點是只適應已定型的服裝款式，對於新的服裝款式較難確定其比例式，故不適應於造型復雜的款式的設計。 比例分配法的制圖一般應先畫橫向基礎線，次畫直向基礎線，最後畫斜線基礎線。畫線方向應自上而下循序漸進。制好基礎線後，在制衣片輪廓線時應先畫近身的輪廓線，然後自上而下、自左而右地制好全部輪廓線。輪廓線線條應比基礎線粗。這樣制圖才能步步緊扣，層次清晰。 (4)排料 根據服裝的尺寸、款式和面料的門幅，排料時，衣料可以單層平鋪，也可以雙層鋪排。單層平鋪時，衣料的正面要向下；雙層鋪排時，正面應向里，這樣，以使劃線劃在反面。 排料的方向注意要使衣樣的縱向與布料的經向一致。在裁剪無圖案織物時，可根據技術標准而適當歪斜。衣服正身的底邊最好先靠著衣料的橫斷面。平對平，斜對斜，凹對凸，見縫插針，見空補白，做到物盡其用，節約用料。 排料的次序應是先大後小，先主後次。一般是先劃前衣片和後衣片，後劃袖子和領子，最後才劃各部的附件，如袋、掛面、貼邊、袖袢、袋蓋等。 排料發生困難時，可用「借」、「還」尺寸的方法。例如因門幅緣故，袖大片排不下來，即可用適當縮小大袖片的尺寸（借），放大小袖片的尺寸（還）的方法來解決。這種「借」「還」方法既保證了衣片的應有尺寸，又使現有的門幅的衣料得到充分的利用。此法常用於大小袖片，對前後衣片、前後裙片也適用。此法還可利用覆肩的寬度調劑前後衣片的長度，還可將橫料、直料和斜料交替使用。 除「借」、「還」法外，還可用拼接的方法。各式上袋掛面可允許一拼，接縫位置必須在兩紐眼之間，駁頭剪位不能拼接。開袋袋布允許一拼或二拼，袋面布不允許拼接。橫領領面、裡布可居中對拼，斜料領面允許人字拼角，格子布領、條紋布領須對格、對條。覆肩裡布可允許一拼。衣袖可允許在後袖部位拼5～6厘米以內的拼角。
㈣ 手機智慧識屏怎麼開啟
若是vivo手機，智慧識圖、智慧識屏、掃一掃整合升級為智慧視覺，可以參考以下方法：
相機：進入相機--更多--智慧視覺
相冊：進入相冊--打開圖片--右下角更多--點擊「識圖」
掃一掃：在全局搜索「掃一掃」、瀏覽器搜索框「相機」圖標
懸浮球：設置功能操作、掃碼、識物、翻譯、識文檔
快捷中心：掃碼支持識物、識字、翻譯、垃圾分類
智慧識圖：
單指長按界面識別內容：進入設置--Jovi--智慧視覺--單指長按識別--打開功能；進入「支持單指識別的應用」，打開應用後的開關，可在應用用單指長按進行識屏。
㈤ 智能家居是什麼
對於生活和工作都十分快節奏的上班族來說，處理家務的時間和精力十分有限。因此良好的家居生活體驗也就直接決定了我們生活質量的高低。而相對於傳統家居生活而言，基於新技術而衍生的智能家居生活則能讓我們的家居體驗邁入一個全新的世界。
（圖片來源於網路）
在如今，家的功能已經不僅僅是吃飯睡覺、遮風避雨，每個人更多的希望自己的家是個性而不張揚，舒適並顯品味的。而這些需求在智能家居時代並不難實現，只需要置辦你中意的智能家居和一條智能寬頻，衣食住行全只在你的指尖。輕輕一按，生活瑣事統統都能搞定。
㈥ 華為手機拍照識物功能在哪裡
以華為P40，Android 10系統為例，首先需要打開相機，向右滑動屏幕，找到「下載」，然後在裡面下載「智能識物」，下載成功之後就可以使用拍照識物功能了。
華為手機拍照識物功能的具體操作比較的簡單，具體方法如下：
1、首先需要打開手機，在手機桌面上找到「相機」軟體並點擊打開；
2、然後用手向右滑動屏幕進入相機模式的選擇界面；
3、接著在相機模式的選擇界面找到並點擊「下載」，之後選擇「智能識物」並進行安裝；
4、「智能識物」功能安裝完成之後，再返回到相機模式選擇界面，在這里選擇並點擊打開「智能識物」功能並使用；
5、對准拍攝對象並點擊，圈選待識別的對象，最後點擊開始在線搜索就可以了，之後就會顯示當前物品的網路詞條。
㈦ 高精度虛擬試衣：布料模擬和AI人體重建技術是關鍵
隨著 AI的勢頭持續高漲，AI 在智能視覺系統中的應用呈現出非常光明的未來。硬體方面已經出現了專用處理器;軟體方面有越來越強大的演算法，能夠識別物體、面部和姿勢。
虛擬試衣帶動服裝行業發展
隨著網路的發展和人們消費方式的進步，越來越多的人選擇網路購物這一購物形式，諸多服裝品牌在網路營銷模式中運用虛擬試衣這一技術手段。虛擬試衣可以作為線上消費者購買服裝的決策工具，令消費者在網路購物過程中獲得較為真實的試衣感受。
在線下店鋪，試衣軟體依賴於計算機的相關技術進行識別和擬合，如人臉識別技術、圖像識別技術等，使消費者能夠感受到服裝的實際穿著效果，有助於消費者做出購買決策，提高消費者的購物滿意度，增加所購買服裝的合體性，減少購買時間成本。隨著技術的進步，虛擬試衣系統不再僅僅是一個簡單的輔助工具，它的發展為服裝行業注入了新鮮的力量，開辟出一種新的思路，對於服裝營銷模式和顧客消費心理的改變也起著重要作用。
虛擬試衣系統的實現過程包含人體建模和服裝模擬兩個部分。實體建模和曲面建模是目前人體建模中採用較為廣泛的兩種形式，實體建模不僅對於三維人體表面進行描述，而且對於模型內部實心。部分也進行了表達，這種方法提供了人體幾乎所有的拓撲和幾何信息。但是這種方法運算量大，且運算速度緩慢。曲面建模主要模擬人體表面的信息，對於人體內部實心部分並沒有進行明確的定義。
虛擬試衣系統三種不同模式
第一種採用動畫模式模擬虛擬試衣，系統為人體和服裝做出動畫模型。用戶選擇喜歡的服裝並輸入自己的體型數據。系統根據用戶自定義的體型數據改變人體模型。試衣屏幕上能夠全景展出動態的試衣效果，如轉圈、跑跳等。這種方式模擬真實，代入感很強;
第二種模式為貼圖模式。製作服裝的 2D 圖片並利用體感技術捕捉用戶的動作。用戶抓取完成後，將製作好的 2D 圖片放置在人體上。在這種模式下，服裝可以跟隨用戶的動作而改變，但只能展示服裝的正面效果;
第三種模式為拍照模式。系統對於用戶和服裝分別拍照後合成試衣圖片。這種模式響應時間短，但試衣真實性欠缺。
各大巨頭發展虛擬試衣技術
虛擬試衣是服裝 時尚 行業未來的趨勢，國內外很多公司都嘗試過這一領域，但至今沒有成熟的、體驗感強的商業產品大規模落地。
2011 年，京東和英特爾達成了戰略合作，應用了微軟 KINECT 的虛擬試衣鏡在當年英特爾的數字標牌年會上亮相
2012 年，天貓在新 Logo 發布的年度慶典上推出了「虛擬試衣」功能。
2014 年，優衣庫虛擬試衣間出現，採用 4D 技術，用戶可以根據身體的數據自行調節，讓虛擬形象更加貼合現實身材。
2015 年，淘寶上線虛擬試衣功能，將用戶想要購買的衣服製成 360°可旋轉的 3D 模型，充分向用戶展示衣物的細節。
2018 年，亞馬遜獲得了一項虛擬試衣的專利，通過顯示屏、投影儀、攝像頭和鏡子，將用戶的真實形象與虛擬形象結合，用戶可以根據試衣結果決定是否購買。
就當前已有的虛擬試衣設備成品而言，試穿效果並不逼真，既不能真實地建造貼近用戶的虛擬形象，也沒能真實地展現衣物的物理材質和特性。
亘星智能打造高精度虛擬試衣
亘星智能通過自研的高精度布料模擬、實時 3D 人體重建、實時高精度布料與 3D 人體碰撞檢測、基於 PBR 的渲染技術來突破這一技術難題。
亘星智能通過深度學習技術，率先實現了單攝像頭實時測量人體身高以及其他重要部位，例如臂長，腿長等，此技術無需昂貴的攝像頭，普通手機攝像頭即可精準測量人體，精度可達 1cm 以內，更令人驚嘆的是演算法還可以實時輸出三維人體點雲和模型。此技術無需對原有攝像頭系統做任何改造，利用計算機圖形學和 GPU 並行演算法，實現了高精度布料模擬和動態碰撞檢測，使用亘星智能的演算法做一次校準，應用范圍非常廣泛，對於需要快速實時、准確收集人體數據的領域有非常大的價值。
基於 AI 的 3D 人體重建技術已經實現了非接觸式人體測量，系統只需通過照片或視頻，即可得到人體的 20 個主要身體尺寸，並同步生成真實人體，更可以支持在線遠程測量完美取代傳統的手工量體，這樣用戶無需脫衣或身著緊身衣即可實現。
亘星智能技術可滿足不同領域
該技術具有效率更高、速度更快等特點，有效減少人為手工誤差等問題，大大縮短了服裝定製周期。
目前，亘星智能為用戶帶來了 3D Body 智能量體，這是一款亘星智能基於深度學習技術研發的拍照測量軟體，是國內首創的照片智能量體工具，它可以應用服裝個性化定製、團體定製領域、醫學、人體工程學、 汽車 等工業領域，滿足不同領域的需求。
作為計算機圖像和視覺識別技術的領航者，亘星智能已經將研發出的產品進行了商業化落地，並建立很強的技術和市場壁壘，亘星智能還引入頂級的投資機構擴充團隊、對接資源，充分發揮在各個領域中的優勢。
亘星智能下一代虛擬試衣技術
亘星智能一直專注於視覺識別、圖形圖像等前沿技術在工業和商業領域的創新應用，致力於人工智慧技術在垂直行業的應用研發。自成立以來，亘星智能在服裝領域已開發出智能服裝模擬系統、智能人體測量系統、智能試衣鏡、店鋪消費者行為分析系統等國際一流水平的產品，為用戶提供專業的產品的服務，贏得了 社會 各界的廣泛認可。
目前高精度布料模擬渲染技術，實時人體重建技術已經成熟，亘星智能正在全力攻關單攝像頭精準人體動作捕捉技術，離實現下一代的虛擬試衣技術僅有一步之遙。
結尾
盡管當前的虛擬試衣應用和設備還不夠完善，但依然吸引了許多用戶和入局者。隨著技術的發展和行業的成熟，能夠找到突破口，虛擬試衣必然會成為一種趨勢。