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前言 本項目為IOT實驗室人員簽到考勤設(shè)計，系統(tǒng)實現(xiàn)功能： 人員人臉識別并完成簽到/簽退考勤時間計算保存考勤數(shù)據(jù)為CSV格式（Excel表格） PS：本系統(tǒng)2D人臉識別，節(jié)約了繁瑣的人臉識別訓(xùn)練部分，簡潔快捷 該項目為測試版，正式版會加入更多的功能，持續(xù)更新中...
1.4 人臉識別的一般方法我們首先以人臉對比場景為例，介紹一種人臉對比的可行思路。我們在前文中提到過，雖然人臉識別的應(yīng)用很廣泛，而且用到的具體技術(shù)也不盡相同，但是，有很多步驟其實是類似的。以人臉對比為例，一種可行的解決方案如圖1-2所示。下面我們簡要介紹一下其中的一些關(guān)鍵步驟。1
一句話識別Http版 初始化Client 初始化SisClient,詳細信息如下。 配置客戶端連接參數(shù)。 默認配置// 使用默認配置 HttpConfig config = HttpConfig.ge
接默認“華北-北京四”即可 在線部署 在“控制臺”中，點擊“部署”，在展開的菜單中點擊“在線服務(wù)” 在部署頁面勾選“我已閱讀并同意以上內(nèi)容”，其他都不用動，然后下一步即可 核對一下清單，點擊“提交”即可 任務(wù)提交成功 點擊“返回在線服務(wù)列表”，可以查看到當(dāng)前部署進度
ponse response); 識別開始時回調(diào)。 void onResponseEnd(AsrResponse response); 識別結(jié)束時回調(diào)。
可以通過一些圖像處理的技術(shù)幫他盡可能的還原，進而提高識別率。總的來說，單純的印刷體識別在業(yè)界已經(jīng)能做到很不錯了，但說100%識別是肯定不可能的，但是說識別得不錯那是沒毛病。 （2）手寫體識別一直是OCR界一直想攻克的難關(guān)，但是時至今天，識別難度還是很大。為什么手寫體識別這么難識
and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2019: 2822-2826. 一、思路1、分別對audio和text預(yù)處理，一個句子作為一個sample。對于音頻，分幀后提取MFCC特征；文本以詞為單位（one-hot編碼或者embedding），
那么就需要利用SVM這個二分類器去實現(xiàn)一個多類問題的分類。本文人臉識別程序中， 采用的是一對一的投票策略， 即在任意兩類樣本之間設(shè)計一個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PC A-SVM人臉識別方法進行仿真計算。MATLAB人臉識別程序的使用界
一個PDF文件包含了一系列的objects共同描述每一頁的表象（*appearance*），它們是由自包含的一系列字節(jié)序列來表達的（*self-contained sequence of bytes*）。 PDF中的每一頁都有可能由文字，圖片組成。每一頁在PDF創(chuàng)建時會生成一個*content
OCR面臨的挑戰(zhàn) 漢字字符識別 漢字字符的識別難度相比較英文字符要更大，字符的識別過程可以近似為分類，引文字符的分類數(shù)遠小于漢字單字的數(shù)量，所以分類的難度更高。除此之外，多語言混合也是字符分類任務(wù)中的挑戰(zhàn)，字符識別更加復(fù)雜。 手寫字符識別 印刷字體遵循固定的規(guī)則，
主要任務(wù)的概念做介紹。 一、圖像分類 圖像分類是計算機視覺中重要的基礎(chǔ)問題，是物體檢測、圖像分割、物體跟蹤、行為分析、人臉識別等其他高層視覺任務(wù)的基礎(chǔ)。是根據(jù)圖像的語義信息對不同類別圖像進行區(qū)分，即給定一張圖片或一段視頻判斷里面包含什么類別的目標(biāo)。對于一幅圖像來說，分類就是聚類，
分類器是整個字符識別系統(tǒng)的核心,作者采用SVM來構(gòu)造分類器。SVM方法解決的是二分類問題,為使其能夠應(yīng)用于10個漢字的分類,需構(gòu)造多值分類器。將采用一對一方法構(gòu)造分類器。對于10個不同的漢字,一對一方法需要構(gòu)造(C210即45)個分類器,分類結(jié)束后選取得票數(shù)最多的類別作為最終的識別結(jié)果。
一、手勢識別簡介 手勢識別可以分為基于可穿戴設(shè)備的識別、基于觸摸技術(shù)的識別和基于計算機視覺的識別。其中，基于計算機視覺的識別，手勢圖像信息由一個或多個攝像頭采集，采集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括去噪和信息增強。然后，
一、手勢識別簡介 手勢識別可以分為基于可穿戴設(shè)備的識別、基于觸摸技術(shù)的識別和基于計算機視覺的識別。其中，基于計算機視覺的識別，手勢圖像信息由一個或多個攝像頭采集，采集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括去噪和信息增強。然后，
線需要花費一些時間，請耐心等待幾分鐘。當(dāng)在線服務(wù)的狀態(tài)為“運行中”時，表示在線服務(wù)已部署完成。 步驟6：測試服務(wù) 在線服務(wù)部署成功后，您可以進入在線服務(wù)，發(fā)起預(yù)測請求進行測試。 在“在線服務(wù)”管理頁面，單擊在線服務(wù)名稱，進入在線服務(wù)詳情頁面。
我們這次使用基于開源項目face_recognition庫來實現(xiàn)人臉識別，首先介紹一下這個項目吧。 使用世界上最簡單的人臉識別庫從 Python 或命令行識別和操作人臉。 使用dlib使用深度學(xué)習(xí)構(gòu)建的最先進的人臉識別技術(shù)構(gòu)建。該模型在 Wild基準(zhǔn)的 Labeled Faces 上的準(zhǔn)確率為
目僅僅支持中文OCR識別，本篇博文將分享支持100多種語言的OCR文字識別項目：Tesseract OCR。 Tesseract是一款由HP實驗室開發(fā)由Google維護的開源OCR（Optical Character Recognition , 光學(xué)字符識別）引擎。Tesseract
一、車牌識別簡介 車牌識別技術(shù)起源于20世紀(jì)80年代初期，圖像模式識別和計算機視覺在其中起到至關(guān)重要的作用。隨著計算機技術(shù)的迅速普及和進步，80年代中后期，車牌識別系統(tǒng)逐步投入市場并使用，但識別精度和速度都不理想。目前，發(fā)達國家的車牌識別系統(tǒng)已廣泛用于市場，
1. 項目介紹 車牌識別系統(tǒng)是計算機視頻圖像識別技術(shù)在車輛牌照識別中的一種經(jīng)典應(yīng)用，現(xiàn)在高速電子收費（ETC），違規(guī)駕駛、超速駕駛、停車場自動收費系統(tǒng)，等等很多場景都用到了車牌識別技術(shù)。 這篇文章就利用華為云的人工智能分類里的車牌號識別接口，快速搭建一個停車場自動收費系統(tǒng)，硬件
一、獲取代碼方式 獲取代碼方式1： 完整代碼已上傳我的資源：【水果識別】基于matlab GUI橙子數(shù)量識別【含Matlab源碼 1821期】 獲取代碼方式2： 通過訂閱紫極神光博客付費專欄，憑支付憑證，私信博主，可獲得此代碼。
