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11年it研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，從一個(gè)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)行為算法工程師，學(xué)過C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，四千多篇博文，三千多篇原創(chuàng)，只為與你分享，共同成長(zhǎng)，一起進(jìn)步，關(guān)注我，給你分享更多干貨知識(shí)! darknet https://github
在線認(rèn)證 微認(rèn)證—華為云數(shù)據(jù)庫服務(wù)實(shí)踐 了解華為云提供的數(shù)據(jù)庫服務(wù)生態(tài)和目前主推的數(shù)據(jù)庫；掌握RDS的概念、場(chǎng)景、關(guān)鍵特性，揭秘華為云數(shù)據(jù)庫服務(wù)的優(yōu)勢(shì)。
n，射頻識(shí)別，又稱電子標(biāo)簽，無線射頻識(shí)別，感應(yīng)式電子晶片，近接卡、感應(yīng)卡、非接觸卡、電子條碼。RFID射頻識(shí)別是一種非接觸式的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，它通過射頻信號(hào)自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)對(duì)象并獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，識(shí)別工作無須人工干預(yù)，可工作于各種惡劣環(huán)境。RFID技術(shù)可識(shí)別高速運(yùn)動(dòng)物體并可同時(shí)識(shí)別多個(gè)標(biāo)簽
汽車保險(xiǎn)、汽車租賃、交通管理......上述領(lǐng)域，面對(duì)一張駕駛證的時(shí)候怎么做才能在最短的時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確快速完成信息錄入？面對(duì)龐大的數(shù)量眾多的駕駛證單靠人工手工已經(jīng)不現(xiàn)實(shí)了所以我們迎來了—— OCR駕駛證識(shí)別~注冊(cè)登錄云脈OCR開發(fā)者平臺(tái)接入駕駛證識(shí)別api，開啟批量識(shí)別的道路
一、案例簡(jiǎn)介 本文基于Matlab設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)文本相關(guān)的聲紋識(shí)別系統(tǒng)，可以判定說話人身份。 1 系統(tǒng)原理 a 聲紋識(shí)別 這兩年隨著人工智能的發(fā)展，不少手機(jī)App都推出了聲紋鎖的功能。這里面所采用的主要就是聲紋識(shí)別相關(guān)的技術(shù)。聲紋識(shí)別又叫說話人識(shí)別，它和語音識(shí)別存在一點(diǎn)差別。
音內(nèi)容自動(dòng)轉(zhuǎn)換為文字的過程，是人與機(jī)器交互的一種技術(shù)。涉及領(lǐng)域：聲學(xué)、人工智能、數(shù)字信號(hào)處理、心理學(xué)等方面。語音識(shí)別的輸入：對(duì)一段聲音文件進(jìn)行播放的序列。語音識(shí)別的輸出：輸出的結(jié)果是一段文本序列。語音識(shí)別的原理語音識(shí)別需要經(jīng)過特征提取、聲學(xué)模型、語音模型、語音解碼和搜索算法四個(gè)部
那么就需要利用SVM這個(gè)二分類器去實(shí)現(xiàn)一個(gè)多類問題的分類。本文人臉識(shí)別程序中， 采用的是一對(duì)一的投票策略， 即在任意兩類樣本之間設(shè)計(jì)一個(gè)SVM分類器，分類為得票最多的類。 2 MATLAB工具軟件 本文通過MATLAB工具軟件， 對(duì)PC A-SVM人臉識(shí)別方法進(jìn)行仿真計(jì)算。MATLAB人臉識(shí)別程序的使用界
而迅速地提取語言信號(hào)的參數(shù)是進(jìn)行語音信號(hào)處理的關(guān)鍵。語音學(xué)語音學(xué)是語言學(xué)的一個(gè)分支，是研究人類語言聲音的學(xué)科。主要研究語言的發(fā)音機(jī)制，語音特性和在言談中的變化規(guī)律。狹義的語音學(xué)對(duì)應(yīng)英語中phonetics一詞，關(guān)注的重點(diǎn)在具體語音本質(zhì)以及產(chǎn)生語音的方法。與之相對(duì)的是音韻學(xué)（或稱音
出了在Matlab下的編程方法和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 1語音識(shí)別系統(tǒng)概述 語音識(shí)別系統(tǒng)的典型原理框圖如圖1-1所示。從圖中可以看出語音識(shí)別系統(tǒng)的本質(zhì)就是一種模式識(shí)別系統(tǒng)，它也包括特征提取、模式匹配、參考模式庫等基本單元。由于語音信號(hào)是一種典型的非平穩(wěn)信號(hào)，加之呼吸氣流、外部噪音、電流干擾
網(wǎng)公司落地的相關(guān)應(yīng)用涉及了識(shí)別名片、識(shí)別菜單、識(shí)別快遞單、識(shí)別身份證、識(shí)別營(yíng)業(yè)證、識(shí)別銀行卡、識(shí)別車牌、識(shí)別路牌、識(shí)別商品包裝袋、識(shí)別會(huì)議白板、識(shí)別廣告主干詞、識(shí)別試卷、識(shí)別單據(jù)等等。已經(jīng)有不少服務(wù)商在提供圖像文字檢測(cè)和識(shí)別服務(wù)，這些服務(wù)商既包括了騰訊、百度、阿里、微軟、亞馬遜、
理。 2 文字識(shí)別部分 按照識(shí)別系統(tǒng)所要識(shí)別的字符種類來分, 本系統(tǒng)需識(shí)別的文字有:印刷體漢字、印刷體數(shù)字、手寫體漢字、手寫體數(shù)字。按照識(shí)別要素, 系統(tǒng)包含日期識(shí)別、金額識(shí)別、帳號(hào)識(shí)別、磁碼識(shí)別幾個(gè)不同模塊。 本系統(tǒng)對(duì)漢字識(shí)別采用了模板匹配方法, 對(duì)數(shù)字識(shí)別采用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。
目前的語音識(shí)別技術(shù)主要是通過DNN實(shí)現(xiàn)的。語音識(shí)別的效果一般用“識(shí)別率”，即識(shí)別文字與標(biāo)準(zhǔn)文字相匹配的字?jǐn)?shù)與標(biāo)準(zhǔn)文字總字?jǐn)?shù)的比例來衡量。目前中文通用語音連續(xù)識(shí)別的識(shí)別率最高可以達(dá)到97%。2）衍生研究?jī)?nèi)容麥克風(fēng)陣列：在家庭、會(huì)議室、戶外、商場(chǎng)等各種環(huán)境下，語音識(shí)別會(huì)有噪音、混響
字符識(shí)別（Optical Character Recognise，OCR）技術(shù)是指用于對(duì)紙上的印刷及打印文字字符進(jìn)行識(shí)別，將識(shí)別結(jié)果以文本方式存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)器中。印刷及打印文字字符識(shí)別軟件及設(shè)備能閱讀各類中西文字符，且準(zhǔn)確率可達(dá)90%以上。通過字符識(shí)別軟件及設(shè)備可將書面上不可編輯的
實(shí)時(shí)性也較好。因此，直到目前為止，基于VQ的說話人識(shí)別方法，仍然是最常用的識(shí)別方法之一。 應(yīng)用VQ的說話人識(shí)別系統(tǒng)如圖8-3所示。完成這個(gè)系統(tǒng)有兩個(gè)步驟：一是利用每個(gè)說話人的訓(xùn)練語音，建立參考模型碼本；二是對(duì)待識(shí)別話者的語音的每一幀和碼本碼字之間進(jìn)行匹配。由于VQ碼本保存了說話人
音內(nèi)容自動(dòng)轉(zhuǎn)換為文字的過程，是人與機(jī)器交互的一種技術(shù)。涉及領(lǐng)域：聲學(xué)、人工智能、數(shù)字信號(hào)處理、心理學(xué)等方面。語音識(shí)別的輸入：對(duì)一段聲音文件進(jìn)行播放的序列。語音識(shí)別的輸出：輸出的結(jié)果是一段文本序列。語音識(shí)別的原理語音識(shí)別需要經(jīng)過特征提取、聲學(xué)模型、語音模型、語音解碼和搜索算法四個(gè)部
一、模板匹配算法簡(jiǎn)介 1 概述 模式識(shí)別就是通過計(jì)算機(jī)，用數(shù)學(xué)模型求解的方法研究模式的自動(dòng)處理和判讀。在模式識(shí)別的各種方法中，模板匹配是最容易的一種，其數(shù)學(xué)模型易于建立，通過模板匹配對(duì)數(shù)字圖像模式識(shí)別有助于我們了解數(shù)學(xué)模型在數(shù)字圖像中的應(yīng)用。
施。如何最大限度方便車主通行，避免長(zhǎng)時(shí)間擁堵？為此，廈門云脈技術(shù)推出高速疫情防控實(shí)名登記系統(tǒng)，利用OCR身份證識(shí)別、車牌識(shí)別等技術(shù)，只需對(duì)證件“掃一掃”就能幫助疫情防控一線人員快速、高效、準(zhǔn)確的登記過往車輛乘車人員的實(shí)名信息，車輛車牌信息，并對(duì)應(yīng)身份信息快捷錄入各乘客測(cè)量后的體溫
考勤簽到等系統(tǒng)華為云集成人臉識(shí)別服務(wù)特點(diǎn)：識(shí)別精準(zhǔn)：識(shí)別算法魯棒性強(qiáng)，復(fù)雜場(chǎng)景識(shí)別準(zhǔn)確超低時(shí)延：毫秒級(jí)識(shí)別單張人臉靈活交付：通過公有云靈活強(qiáng)大的資源調(diào)度能力，支撐業(yè)務(wù)快速上線功能豐富：華為云已開放人臉檢測(cè)、對(duì)比和搜索服務(wù)，即將開放動(dòng)態(tài)人像、年齡識(shí)別、特征點(diǎn)定位等服務(wù) 歡
基于華為云一站式AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts、端云協(xié)同AI應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)HiLens，快速完成手勢(shì)識(shí)別AI模型的開發(fā)與部署。
許多人把射頻識(shí)別技術(shù)視為繼互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)通信兩大技術(shù)浪潮后的又一次大潮。圖書館圖書館已經(jīng)使用射頻識(shí)別來代替館藏上的條碼。標(biāo)簽?zāi)軌虬?span id="7x5fxrv" class='cur'>識(shí)別信息或只作為一個(gè)數(shù)據(jù)庫的主鍵。一個(gè)射頻識(shí)別系統(tǒng)能夠代替或輔助條碼，并能提供另一種目錄管理和讀者自助式借閱的方法。它同樣可以當(dāng)作一種安全設(shè)備來代替
