㈠ 现在有可以通过一张照片就知道一个人所有衣服尺寸的技术吗
如果单从一张照片来说，是不可能知道这个人的。尺寸大小。唯一的需要在照片中摆放一些参照物，我们就可以按其比例所得到的测量。
㈡ 人工智能鉴黄的原理是什么
人工智能鉴黄是通过深度学习目标检测、图像分类、特征检索等技术对图像中的局部和全局信息进行分析，捕获不同类型的色情内容，此外系统还会通过OCR、标志识别、水印检测等技术手段协助判断隐藏在图像视频中的敏感内容，包括色情微信推广、色情APP、个人联系方式等。
在算法类型上，图像识别中最常见的就是图像分类算法，从AlexNet到VGG，从ResNet到DenseNet，目前的图像分类算法可以较为准确地区分ImageNet的1000类数据，鉴黄本身也是对输入图像做分类，因此采用图像分类算法就是顺其自然的事。
其次，目标检测算法可以用来检测色情图像中的露点部位，也是比较可靠的手段。此外，还有基于业务层面构造的特征和逻辑，比如是否有人、皮肤的面积等，用来辅助判断，在一些情况下确实是有效的。
鉴黄的历史：
在计算机的“远古时代”，其实也就是十几年前吧，我们识别黄图的做法简单粗暴：人工审核。别小看了这个方法，其实针对当时的网络环境（带宽小，产品少，图片数据也少），效果还是很不错的。一天几万的图片量，安排几个人肉眼盯着看，发现有不良的图片人工删掉就好了。
后来，互联网产品普及率高了，网络数据量暴增，一个产品一天出现几百万的图片量也是很正常的情况，这个时候想要靠堆人力去完成审核几乎不可能了。幸好相应的计算机视觉技术也有进步了，我们用肤色识别算法过滤掉一些没那么多“黄色”内容的图片，剩下的再进入到人工审核，可以大大节约审核量。据统计，经过机器肤色识别过滤后大约只有20%的图片还需要人工审核。
等到移动互联网普及，各种类型的网络数据量暴增，人工审核连20%的数据量也无法承受了，加上视频、直播等业务和数据的爆发式增长，迫切需要一个更加有效的方案来解决审核的问题。很自然的，我们也紧跟人工智能的技术热潮开始研发机器学习的鉴黄系统，并且取得了显着成果。
㈢ 如何裁剪衣服
目前国内外使用的裁剪法有立体裁剪（将布料复合于人体或人体模型上，直接用剪刀进行剪切的方法）和平面裁剪（将布料直接铺放于平面的裁剪台上，用划粉在布料上绘制服装的衣片结构图，然后按绘制的衣片轮廓线进行剪切的裁剪方法）两大类。家庭使用的主要是平面裁剪，按其制图技巧又以原型裁剪法、比例分配裁剪法为主。 ①原型裁剪法是一种按人体基本部位的尺寸（胸围、背长、臀围等）绘制出基本纸样即原型后，再将原型通过分割、拼接、折叠、扩展等变化形式绘制出最终的服装衣片纸样的方法。原型由于人体的基本部位不同和形状不同而有许多种类，如英国式原型，日本的文化式原型、登丽美式原型、香港和台湾地区的中华式原型等。目前我国较流行的是日本的文化式原型和登丽美式原型。本书彩照的裁剪图即是日本的原型裁剪图。原型裁剪法的优点是不需要复杂的计算，操作方便，尤其适合初学者及造型复杂的款式。缺点是制做宽松度大的服装时某些部位的尺寸精确度不高。 原型是服装图的基础，如果把适合自己体型的原型用稍厚的纸画好保存着，不论什么时候、什么款式，只要按原型的规律（制图方法），放大或缩小即成，如插肩（斜肩）的服装，前后身的肩部有缺角，只要用袖子上端补出来的部位，还于原位，仍等于原型。 ②比例分配裁剪法是按人体基本部位尺寸（胸围、领围、臀围等）为变量进行各种比例的计算，定出衣片各部位尺寸的服装制图方法，也是我国服装产业目前广泛使用的方法。本书的“裙服”、“童装”的裁剪图也是使用的这种方法。常用的比例分配法根据其比例形式有D式，胸度式等，其中，D式裁剪法被认为是目前唯一有理论根据的科学裁剪新法。其优点是部位尺寸精确度较高，且计算是通过简单的分数比例，易为初学者所接受。缺点是只适应已定型的服装款式，对于新的服装款式较难确定其比例式，故不适应于造型复杂的款式的设计。 比例分配法的制图一般应先画横向基础线，次画直向基础线，最后画斜线基础线。画线方向应自上而下循序渐进。制好基础线后，在制衣片轮廓线时应先画近身的轮廓线，然后自上而下、自左而右地制好全部轮廓线。轮廓线线条应比基础线粗。这样制图才能步步紧扣，层次清晰。 (4)排料 根据服装的尺寸、款式和面料的门幅，排料时，衣料可以单层平铺，也可以双层铺排。单层平铺时，衣料的正面要向下；双层铺排时，正面应向里，这样，以使划线划在反面。 排料的方向注意要使衣样的纵向与布料的经向一致。在裁剪无图案织物时，可根据技术标准而适当歪斜。衣服正身的底边最好先靠着衣料的横断面。平对平，斜对斜，凹对凸，见缝插针，见空补白，做到物尽其用，节约用料。 排料的次序应是先大后小，先主后次。一般是先划前衣片和后衣片，后划袖子和领子，最后才划各部的附件，如袋、挂面、贴边、袖袢、袋盖等。 排料发生困难时，可用“借”、“还”尺寸的方法。例如因门幅缘故，袖大片排不下来，即可用适当缩小大袖片的尺寸（借），放大小袖片的尺寸（还）的方法来解决。这种“借”“还”方法既保证了衣片的应有尺寸，又使现有的门幅的衣料得到充分的利用。此法常用于大小袖片，对前后衣片、前后裙片也适用。此法还可利用覆肩的宽度调剂前后衣片的长度，还可将横料、直料和斜料交替使用。 除“借”、“还”法外，还可用拼接的方法。各式上袋挂面可允许一拼，接缝位置必须在两纽眼之间，驳头剪位不能拼接。开袋袋布允许一拼或二拼，袋面布不允许拼接。横领领面、里布可居中对拼，斜料领面允许人字拼角，格子布领、条纹布领须对格、对条。覆肩里布可允许一拼。衣袖可允许在后袖部位拼5～6厘米以内的拼角。
㈣ 手机智慧识屏怎么开启
若是vivo手机，智慧识图、智慧识屏、扫一扫整合升级为智慧视觉，可以参考以下方法：
相机：进入相机--更多--智慧视觉
相册：进入相册--打开图片--右下角更多--点击“识图”
扫一扫：在全局搜索“扫一扫”、浏览器搜索框“相机”图标
悬浮球：设置功能操作、扫码、识物、翻译、识文档
快捷中心：扫码支持识物、识字、翻译、垃圾分类
智慧识图：
单指长按界面识别内容：进入设置--Jovi--智慧视觉--单指长按识别--打开功能；进入“支持单指识别的应用”，打开应用后的开关，可在应用用单指长按进行识屏。
㈤ 智能家居是什么
对于生活和工作都十分快节奏的上班族来说，处理家务的时间和精力十分有限。因此良好的家居生活体验也就直接决定了我们生活质量的高低。而相对于传统家居生活而言，基于新技术而衍生的智能家居生活则能让我们的家居体验迈入一个全新的世界。
（图片来源于网络）
在如今，家的功能已经不仅仅是吃饭睡觉、遮风避雨，每个人更多的希望自己的家是个性而不张扬，舒适并显品味的。而这些需求在智能家居时代并不难实现，只需要置办你中意的智能家居和一条智能宽带，衣食住行全只在你的指尖。轻轻一按，生活琐事统统都能搞定。
㈥ 华为手机拍照识物功能在哪里
以华为P40，Android 10系统为例，首先需要打开相机，向右滑动屏幕，找到“下载”，然后在里面下载“智能识物”，下载成功之后就可以使用拍照识物功能了。
华为手机拍照识物功能的具体操作比较的简单，具体方法如下：
1、首先需要打开手机，在手机桌面上找到“相机”软件并点击打开；
2、然后用手向右滑动屏幕进入相机模式的选择界面；
3、接着在相机模式的选择界面找到并点击“下载”，之后选择“智能识物”并进行安装；
4、“智能识物”功能安装完成之后，再返回到相机模式选择界面，在这里选择并点击打开“智能识物”功能并使用；
5、对准拍摄对象并点击，圈选待识别的对象，最后点击开始在线搜索就可以了，之后就会显示当前物品的网络词条。
㈦ 高精度虚拟试衣：布料仿真和AI人体重建技术是关键
随着 AI的势头持续高涨，AI 在智能视觉系统中的应用呈现出非常光明的未来。硬件方面已经出现了专用处理器;软件方面有越来越强大的算法，能够识别物体、面部和姿势。
虚拟试衣带动服装行业发展
随着网络的发展和人们消费方式的进步，越来越多的人选择网络购物这一购物形式，诸多服装品牌在网络营销模式中运用虚拟试衣这一技术手段。虚拟试衣可以作为线上消费者购买服装的决策工具，令消费者在网络购物过程中获得较为真实的试衣感受。
在线下店铺，试衣软件依赖于计算机的相关技术进行识别和拟合，如人脸识别技术、图像识别技术等，使消费者能够感受到服装的实际穿着效果，有助于消费者做出购买决策，提高消费者的购物满意度，增加所购买服装的合体性，减少购买时间成本。随着技术的进步，虚拟试衣系统不再仅仅是一个简单的辅助工具，它的发展为服装行业注入了新鲜的力量，开辟出一种新的思路，对于服装营销模式和顾客消费心理的改变也起着重要作用。
虚拟试衣系统的实现过程包含人体建模和服装模拟两个部分。实体建模和曲面建模是目前人体建模中采用较为广泛的两种形式，实体建模不仅对于三维人体表面进行描述，而且对于模型内部实心。部分也进行了表达，这种方法提供了人体几乎所有的拓扑和几何信息。但是这种方法运算量大，且运算速度缓慢。曲面建模主要模拟人体表面的信息，对于人体内部实心部分并没有进行明确的定义。
虚拟试衣系统三种不同模式
第一种采用动画模式模拟虚拟试衣，系统为人体和服装做出动画模型。用户选择喜欢的服装并输入自己的体型数据。系统根据用户自定义的体型数据改变人体模型。试衣屏幕上能够全景展出动态的试衣效果，如转圈、跑跳等。这种方式模拟真实，代入感很强;
第二种模式为贴图模式。制作服装的 2D 图片并利用体感技术捕捉用户的动作。用户抓取完成后，将制作好的 2D 图片放置在人体上。在这种模式下，服装可以跟随用户的动作而改变，但只能展示服装的正面效果;
第三种模式为拍照模式。系统对于用户和服装分别拍照后合成试衣图片。这种模式响应时间短，但试衣真实性欠缺。
各大巨头发展虚拟试衣技术
虚拟试衣是服装 时尚 行业未来的趋势，国内外很多公司都尝试过这一领域，但至今没有成熟的、体验感强的商业产品大规模落地。
2011 年，京东和英特尔达成了战略合作，应用了微软 KINECT 的虚拟试衣镜在当年英特尔的数字标牌年会上亮相
2012 年，天猫在新 Logo 发布的年度庆典上推出了“虚拟试衣”功能。
2014 年，优衣库虚拟试衣间出现，采用 4D 技术，用户可以根据身体的数据自行调节，让虚拟形象更加贴合现实身材。
2015 年，淘宝上线虚拟试衣功能，将用户想要购买的衣服制成 360°可旋转的 3D 模型，充分向用户展示衣物的细节。
2018 年，亚马逊获得了一项虚拟试衣的专利，通过显示屏、投影仪、摄像头和镜子，将用户的真实形象与虚拟形象结合，用户可以根据试衣结果决定是否购买。
就当前已有的虚拟试衣设备成品而言，试穿效果并不逼真，既不能真实地建造贴近用户的虚拟形象，也没能真实地展现衣物的物理材质和特性。
亘星智能打造高精度虚拟试衣
亘星智能通过自研的高精度布料仿真、实时 3D 人体重建、实时高精度布料与 3D 人体碰撞检测、基于 PBR 的渲染技术来突破这一技术难题。
亘星智能通过深度学习技术，率先实现了单摄像头实时测量人体身高以及其他重要部位，例如臂长，腿长等，此技术无需昂贵的摄像头，普通手机摄像头即可精准测量人体，精度可达 1cm 以内，更令人惊叹的是算法还可以实时输出三维人体点云和模型。此技术无需对原有摄像头系统做任何改造，利用计算机图形学和 GPU 并行算法，实现了高精度布料仿真和动态碰撞检测，使用亘星智能的算法做一次校准，应用范围非常广泛，对于需要快速实时、准确收集人体数据的领域有非常大的价值。
基于 AI 的 3D 人体重建技术已经实现了非接触式人体测量，系统只需通过照片或视频，即可得到人体的 20 个主要身体尺寸，并同步生成真实人体，更可以支持在线远程测量完美取代传统的手工量体，这样用户无需脱衣或身着紧身衣即可实现。
亘星智能技术可满足不同领域
该技术具有效率更高、速度更快等特点，有效减少人为手工误差等问题，大大缩短了服装定制周期。
目前，亘星智能为用户带来了 3D Body 智能量体，这是一款亘星智能基于深度学习技术研发的拍照测量软件，是国内首创的照片智能量体工具，它可以应用服装个性化定制、团体定制领域、医学、人体工程学、 汽车 等工业领域，满足不同领域的需求。
作为计算机图像和视觉识别技术的领航者，亘星智能已经将研发出的产品进行了商业化落地，并建立很强的技术和市场壁垒，亘星智能还引入顶级的投资机构扩充团队、对接资源，充分发挥在各个领域中的优势。
亘星智能下一代虚拟试衣技术
亘星智能一直专注于视觉识别、图形图像等前沿技术在工业和商业领域的创新应用，致力于人工智能技术在垂直行业的应用研发。自成立以来，亘星智能在服装领域已开发出智能服装仿真系统、智能人体测量系统、智能试衣镜、店铺消费者行为分析系统等国际一流水平的产品，为用户提供专业的产品的服务，赢得了 社会 各界的广泛认可。
目前高精度布料仿真渲染技术，实时人体重建技术已经成熟，亘星智能正在全力攻关单摄像头精准人体动作捕捉技术，离实现下一代的虚拟试衣技术仅有一步之遥。
结尾
尽管当前的虚拟试衣应用和设备还不够完善，但依然吸引了许多用户和入局者。随着技术的发展和行业的成熟，能够找到突破口，虚拟试衣必然会成为一种趋势。