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識(shí)別結(jié)果融合技術(shù)?由傳統(tǒng)的GMM-HMM產(chǎn)生的識(shí)別錯(cuò)誤和由DNN-HMM產(chǎn)生的識(shí)別錯(cuò)誤往往不一樣，這使得通過融合GMM-HMM和DNN-HMM的結(jié)果可以獲得全局的性能提升。
水果圖像識(shí)別的研究將有利于水果分揀實(shí)現(xiàn)智能化,同時(shí),也給其他圖像識(shí)別領(lǐng)域提供了一定的參考。 1 水果識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)成 1.1 水果識(shí)別流程圖 一個(gè)基本的圖像識(shí)別系統(tǒng)主要由圖像采集、圖像預(yù)處理、圖像特征提取、圖像識(shí)別算法等步驟組成。
1、 系統(tǒng)介紹 利用移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)和人臉識(shí)別深度算法進(jìn)行結(jié)合，實(shí)現(xiàn)全新的人臉識(shí)別自助訪客系統(tǒng)。
在深度學(xué)習(xí)沒有全面推廣之前，大部分OCR識(shí)別都是基于傳統(tǒng)的方法進(jìn)行檢測識(shí)別。在背景單一、數(shù)據(jù)場景簡單的情況下，傳統(tǒng)OCR一般都能達(dá)到好的效果，但在一些場景復(fù)雜、干擾多的情況下，識(shí)別效果不好，這個(gè)時(shí)候深度學(xué)習(xí)OCR就能體現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢。
在對于七段數(shù)碼數(shù)字模型進(jìn)行改進(jìn)：一個(gè)關(guān)鍵的數(shù)字1的問題中建立的七段數(shù)碼識(shí)別模型為：seg7model4_1_all.pdparams。
光學(xué)字符識(shí)別（OCR）現(xiàn)在主要應(yīng)用在文檔識(shí)別及證件識(shí)別。文檔識(shí)別可以將印刷文檔數(shù)字化以快速準(zhǔn)確提取有效信息，證件識(shí)別則是將證件掃描件或復(fù)印件數(shù)字化，從而提高工作效率及降低工作強(qiáng)度。
實(shí)驗(yàn)報(bào)告圖片版 pdf版本可以戳這：模式識(shí)別實(shí)驗(yàn)報(bào)告：KNN K近鄰算法 關(guān)鍵代碼 KNN原理報(bào)告里有寫，不作重復(fù)贅述。 本實(shí)驗(yàn)使用的編程環(huán)境是Jupyter，完整的程序代碼可以戳這下載。
通過本次實(shí)驗(yàn)課程用戶完成華為公有云云服務(wù)之證件識(shí)別實(shí)踐。
人臉識(shí)別考勤就是在這種情況下進(jìn)入人們的視野。智能化時(shí)代，生物識(shí)別技術(shù)漸趨成熟，人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別、靜脈識(shí)別等多項(xiàng)先進(jìn)的識(shí)別技術(shù)落足社會(huì)各大領(lǐng)域，考勤領(lǐng)域自然也不例外。
因此， 人臉識(shí)別監(jiān)控技術(shù)應(yīng)與公共設(shè)施的安全保密性密切結(jié)合，不允許隨意增加使用權(quán)限。當(dāng)下研究人員已經(jīng)研究了各種人臉識(shí)別攻擊技術(shù)，如活體識(shí)別、紅外識(shí)別等，事實(shí)上更要加強(qiáng)法律規(guī)范。
自動(dòng)語音識(shí)別（ASR，Automatic Speech Recognition）是一種語音識(shí)別技術(shù)，其目標(biāo)是通過對人類語音信號(hào)的轉(zhuǎn)換，將其中包含的語音內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入，例如按鍵、二進(jìn)制編碼或者字符序列。
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例如人臉識(shí)別，人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份的，另外具有自然性的識(shí)別還有語音識(shí)別、體形識(shí)別等，而指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等都不具有自然性，因?yàn)槿祟惢蛘咂渌锊⒉煌ㄟ^此類生物特征區(qū)別個(gè)體。
現(xiàn)階段圖像識(shí)別技術(shù)一般分為人臉識(shí)別與商品識(shí)別，人臉識(shí)別主要運(yùn)用在安全檢查、身份核驗(yàn)與移動(dòng)支付中；商品識(shí)別主要運(yùn)用在商品流通過程中，特別是無人貨架、智能零售柜等無人零售領(lǐng)域。圖像的傳統(tǒng)識(shí)別流程分為四個(gè)步驟：圖像采集→圖像預(yù)處理→特征提取→圖像識(shí)別。
目前市面上針對盲人出行識(shí)別紅綠燈的研究并不多，識(shí)別紅綠燈的圖像識(shí)別技術(shù)往往應(yīng)用于無人駕駛技術(shù)上。本文設(shè)計(jì)了一種使用直方圖閾值分割以及HSV顏色識(shí)別的紅綠燈識(shí)別方法。 閾值分割是較常見的一種圖像處理方法，由于其計(jì)算速度快、實(shí)現(xiàn)簡單，因此被廣泛應(yīng)用在圖像處理中。
另外圖像式識(shí)別方法對識(shí)別角度的要求沒有光電識(shí)別方法那么嚴(yán)格, 對有些二維條形碼 (如QR Code碼) 可以以任意的角度識(shí)別。
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