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图像识别技术综述

号码认证

...信息安全的前提下,自动通过运营商网关层完成本机号码识别及校验功能;升级传统短信验证码方式,实现应用的一键登录、注册及校验,提高应用注册转化率及留存率。

图像识别技术综述问答精选

如何用python监视mysql数据库的更新?

回答:前几年我做过一个钢厂众多监测设备的数据釆集系统,用户界面是浏览器。数据库是postgresql,后台中间件是python写。因为釆集数据是海量的,所以所有数据通过多线程或multiprocessing,数据在存入数据库时,也传递给一个python字典,里面存放最新的数据。远程网页自动刷新时,通过CGI和socket,对于authorized的session ID,就可以直接从后台内存里的这个字典获...

jonh_felix | 1091人阅读

什么是人脸识别?

回答:最早听到人脸识别概念还是从科幻电影中,通过一个人的面部特征,机器可以知道你是谁。随着技术的进步,人脸识别已经走入了人们的生活,iPhone手机上的Face ID就是其中的代表产品,第一次让这项技术与消费者有了近距离的接触。Face ID于2017年在iPhone X上推出,该技术取代了苹果的Touch ID指纹扫描系统。Face ID使用True Depth摄像头系统,该系统由传感器、摄像头和位于...

Binguner | 1389人阅读

什么拨号器可以云识别

问题描述:关于什么拨号器可以云识别这个问题,大家能帮我解决一下吗?

付永刚 | 725人阅读

如何识别虚拟主机服务器

问题描述:关于如何识别虚拟主机服务器这个问题,大家能帮我解决一下吗?

ernest | 910人阅读

人脸识别系统是如何找到人的?

回答:人脸识别系统是计算机科学的最新应用,它利用计算机技术和生物统计技术,在各种背景下识别出人脸,更进一步可以实施跟踪,它基于人的脸部特征,属于生物识别技术。人脸识别的过程可以分成人脸检测,人脸跟踪和人脸比对三个过程。人脸检测是在动态背景或者复杂背景下将人的面部找到,并从背景中分离出来。找到人脸,有数种方法可以实施。1.设计人脸的标准模板,然后系统将采集到的图像和标准人脸模板进行对比,从匹配程度上判断是...

BicycleWarrior | 4193人阅读

人脸识别主要是收集面部的哪个部位?

回答:人脸识别主要是收集面部的眼睛,鼻子和嘴巴

Eric | 1966人阅读

图像识别技术综述精品文章

  • 深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述(下)

    ...处理到多维数组数据的,比如一个有3个包含了像素值2-D图像组合成的一个具有3个颜色通道的彩色图像。很多数据形态都是这种多维数组的:1D用来表示信号和序列包括语言,2D用来表示图像或者声音,3D用来表示视频或者有声音...

    xorpay 评论0 收藏0
  • 医学图像分析最新综述:走向深度

    ...大利亚埃迪斯科文大学的研究人员综述了深度学习在医学图像分析领域应用的概念、最近出现的常用方法、数据集、面临挑战和可能的未来方向其参考了近几年三百多篇文献,值得医学影像处理领域的学者与工程技术人员参考。...

    MudOnTire 评论0 收藏0
  • 深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述(上)

    ...,这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破,而递归网络在处理序列数据,比如文本和演讲方面表现出了闪亮的一面。机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功...

    DrizzleX 评论0 收藏0
  • 深度学习综述

    ...,这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破,而递归网络在处理序列数据,比如文本和演讲方面表现出了闪亮的一面。机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功...

    NoraXie 评论0 收藏0
  • 综述论文:四大类深度迁移学习

    ...当的权重。[10] 提出增强的 TrAdaBoost 来处理区域砂岩显微图像分类的问题。[26] 提出了一个量度迁移学习框架,用于在并行框架中学习实例权重和两个不同域的距离,以使跨域的知识迁移更有效。[11] 将集成迁移学习引入可以利用...

    cuieney 评论0 收藏0
  • ApacheCN 人工智能知识树 v1.0

    ...2 监督学习 II Python 数据分析与挖掘实战 第9章 基于水色图像的水质评价 数据科学和人工智能技术笔记 十五、支持向量机 Sklearn 学习指南 第二章:监督学习 K 近邻 AILearning 第2章_K近邻算法 Scikit-learn 秘籍 第三章 使用距离向量...

    刘厚水 评论0 收藏0
  • 深度学习研究综述

    ...的结构信息。对 于要提取具有潜在复杂结构规则的自然图像、 视频、 语音和音 乐等结构丰富数据, 深度学习能够获取其本质特征。  受大脑结构分层次启发, 神经网络研究人员一直致力于多 层神经网络的研究。B P算法是...

    jokester 评论0 收藏0
  • [DL-医疗-综述] 001 综合指南及实例(上)

    ...,非常适合用来处理数字病理学(digital pathology, DP)中的图像分析问题。DP中有各种图像分析任务,包括检测和计数(例如有丝分裂)、分割(例如细胞核)、组织分类(例如癌/非癌)等等。但是由于产生数字病理学图像的过程...

    isaced 评论0 收藏0
  • 深度学习图像超分辨率最新综述:从模型到应用

    ...uper-resolution:A Survey》,详细回顾了近年来基于深度学习的图像超分辨率(Super-resolution,SR)的方方面面,对于想要进入该领域、在该领域进一步研究、涉足该领域研发的朋友,堪称必读论文。该文作者分别来自华南理工大学和新...

    iKcamp 评论0 收藏0
  • [DL-医疗-综述] 002 综合指南及实例(中)

    ...或者分离开有重叠区域的细胞核还是比较困难。生成训练图像块也要注意,一般用标识好的图像生成二值掩码,然后从正/负区域随机剪切产生正/负样本,但是负样本中可能包含未标记的正样本区域。Patch selection technique图像块选...

    dreamGong 评论0 收藏0
  • 徒手实现CNN:综述论文详解卷积网络的数学本质

    ...。卷积神经网络(CNN)或称为 ConvNet 广泛应用于许多视觉图像和语音识别等任务。在 2012 ImageNet 挑战赛 krizhevsky 等人首次应用深度卷积网络后,深度卷积神经网络的架构设计已经吸引了许多研究者做出贡献。这也对深度学习架构...

    eternalshallow 评论0 收藏0
  • 深度神经网络全面概述:从基本概念到实际模型和硬件基础

    ...许多人工智能应用的基础 [1]。由于 DNN 在语音识别 [2] 和图像识别 [3] 上的突破性应用,使用 DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些 DNN 被部署到了从自动驾驶汽车 [4]、癌症检测 [5] 到复杂游戏 [6] 等各种应用中。在这许多领域中...

    Sanchi 评论0 收藏0

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