回答:我是泰瑞聊科技，很荣幸来回答此问题，希望我的回答能对你所有帮助！人脸识别的原理人脸识别的工作原理，我们可以拆解为以下10个步骤，更容易理解一些。1、人脸检测，检测出图像中人脸所在的位置；2、人脸配准，定位出人脸五官的关键点坐标，并进行标注；3、人脸属性识别，识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性；4、人脸提特征，将一张人脸图像转化为一串固定长度数值的过程；5、人脸比对，衡量两个人脸之间的相似度；...
oneasp
|
1030人阅读
...识别（Optical Character Recognition, OCR），是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。简而言之，检测图像中的文本资料，并且识别出文本的内容。 那么有哪些应用场景呢？ 其实我们日常生活中处...
...框架相比具有天然的优势。其次，在模型结构上,借鉴了图像识别的网络配置，每个卷积层使用小卷积核，并在多个卷积层之后再加上池化层，通过累积非常多的卷积池化层对，从而可以看到非常长的历史和未来信息。这两点保...
... 人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之一，被广泛应用于公共安全（罪犯识别等）、安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会...
...性路由代替了较大池化。与CNN类似，更高层的网络观察了图像中更大的范围，不过由于不再是较大池化，所以位置信息一直都得到了保留。对于较低的层，空间位置的判断也只需要看是哪些胶囊被激活了。这个网络中最底层的多...
...人体关键点检测技术，依靠这项技术，抖音能够检测到图像中所包含人体的各个关键点的位置，从而实现从用户姿态到目标姿态的准确匹配。 以上这些体感游戏，都牵涉到计算机视觉中的一个细分领域： 人体姿态估计（pose es...
...因此加入了Complexity的度量。另外，根据当前神经网络在图像/语音/文本三方面的应用情况，对这些算子的使用频率进行了估计。由于应用领域和硬件平台各不相同，因此复杂度和使用频率仅作参考。1. 深度神经网络计算1.1. 计算...
...一方面，在各国AI技术蓬勃发展的今天，中国语音识别和图像识别的应用已达到国际领先水平。在图像/语音识别的基础之上，深度学习即模拟神经网络的输入和输出，通过大规模数据进行训练，从而对样本进行精准分类和预测，...
...识别。近年来，深度摄像技术的发展使得人体运动的深度图像序列变得容易获取，结合高精度的骨架估计算法，能够进一步提取人体骨架运动序列。利用这些运动序列信息，行为识别性能得到了很大提升，对智能视频监控、智能...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
王晗
ernest
刘东
李义
张春雷
