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的业逻辑

oneVsOneHD接口 let data = await this.facadeOneVsNPrx.oneVsOneHD(header_, body_); //处理回包转换为云api参数 dotnetSDK的请求 /// 若图片中包含多张,只选取其中面积最大的。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF 图片。 /// 若图片中包含多张,只选取其中面积最大的。 /// 支持PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持 GIF 图片。 [JsonProperty("UrlB")] public string UrlB{ get; set; } ///

/// 识别所用的算法模型版本 /// 不同算法模型版本应的识别算法不同,新版本的整体效果会优于旧版本,建议使用“3.0”版本。

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检测dlib, mtcnnx,FDDB测试

前面一直做检测相关内容,然后了下dib以及MTCNN的检测效果主要是速度,以及FDDB准确率。最后给出生成FDDB测试文件的C++代码。 ---- 速度 在CPU和GPU模式下,于三种不同尺寸的图片,运行一千次测试平均的时效: CPU模式 MTCNN(既检测又做landmark): ? dlib (仅仅检测): ? GPU模式 MTCNN(既检测又做landmark): ? dlib (仅仅检测): ? 可以看到: 在检测精度上MTCNN显然好于dlib 无论是CPU还是GPU模型下MTCNN的检测数度都好于dlib,而且dlib还做了的landmark ---- dlib c++生成FDDB结果代码如下

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    开发AI,如何输出多个相似度的

    识别的功能我们已经研究了一段时间,我们主要需要实现的形式是将识别的库中的进行,然后通过系统评选出相似度最高的进行匹配。 因此,假如我们传入一张,会从注册中找一张最接近的返回出去。 经过我们讨论,我们现在需要修改这个识别和的机制,需要传入一张图片,从注册中找多张(目前是4张)图返回出去,而不是一张相似度最高的接口的入口方法: image.png 传入的检测接口(会不会识别到),和接口: image.png image.png 接口会返回参数有:注册姓名、相似度和成功与否 下面的方法是用于输入与注册进行,也有相似度的返回值。

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    使用PaddlePaddle实现识别

    其实就是做普通的分类预测,但是输出的不是最后一层全连接层,而是最后一层池化层,这样输出的就是的特征,然后使用角余弦函数来计算他们的相似度。 通过的方式实现一些场景的应用。证件上的和真实的是否为同一个,操作方式判断相似度的result是否达到预设值,推荐相似度为0.8时,为同一个。 利用这种的方式,有可以实现识别。 首先我们可以把以注册的方式加入到注册库中,加关联到该的信息; 然后要进行识别时,把要识别的和已注册的库中的进行,当为识别为同一个,就算识别成功 这样的处理方式好处是 但是如果要加入新的,需要收集大量该用户的,并再次进行训练,得到新的模型。 这样的识别方式,扩展性非常弱,但是识别速度较快,不需要每张都进行

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    RPC和HTTP

    好,知道了网络的分层模型以后我们可以更好地理解为什么RPCHTTP要Nice一些! RPC 从三个角度来介绍RPC:分别是RPC架构,同步异步调用以及流行的RPC框架。 Thrift是Facebook的一个开源项目,主要是一个跨语言的开发框架。它有一个代码生成器来它所定义的IDL定义文件自动生成代码框架。 HTTP 其实在很久以前,我于企业开发的模式一直定性为HTTP接口开发,也就是我们常说的RESTful风格的接口。 总结 RPC和HTTP还是存在很多的不同点的,一般来说,RPC主要是针大型企业的,而HTTP主要是针小企业的,因为RPC效率更高,而HTTP开发迭代会更快。 总之,选用什么样的框架不是按照市场上流行什么而决定的,而是要整个项目进行完整地评估,从而在仔细较两种开发框架于整个项目的影响,最后再决定什么才是最适合这个项目的。

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    百度识别API首次外开放

    百度识别开放 7 月24日,百度研究院深度学习实验室(IDL)宣布,通过APIStore将其自主研发的百度识别技术免费外开放。 于需要面面确认身份的业而言,能否用机器自动做身份认证将成为互联网+落地的关键。深度学习带给识别技术的不断进步,使得机器识别的身份成为可能。 在此之前,深度学习实验室的识别技术仅仅提供给百度公司内部产品使用,其在百度的众多产品中都得到了应用,如曾经火爆一时、最高日PV近一亿的PK大咖。 、多等细分场景的一站式识别。 目前体验专区中的即用全部免费,包括百度首次外开放的OCR文字识别、识别等百度独家

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    识别哪家强?四种API

    本文将四种API,分别是亚马逊Rekognition、谷歌Cloud Vision API、IBM Watson Visual Recognition以及微软的Face API,从成功率、价格和速度三方面分析上述四种软件商的产品 价格 现有以下三种情况: A:小型创业公司每月处理1000张图片 B:数字生产商每月处理10万张图片 C:数据中心每月处理1000万张图片 ? 较四种SDK 以下是四种工具支持的语言: ? inter-rater 可信度 在让计算机进行识别之前,我先记录下了自己所观察到的图片中数量。同时,我还找了三位同时图片进行识别。 这张图,我们四有不同的结论,分别是10张、13张、16张和16张。所以我打算取平均值,14。 较结果 ? 图中可以看出,微软智能达到17.55%的检测率,为什么成功率如此低? 虽然亚马逊的工具能检测出最多的,但是谷歌和微软的处理时间明显更快。 另外,在较小的图片中,同样还是亚马逊表现得更好: ?

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    java 调用百度api接口

    java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.util.List; import java.util.Map; /** * 说明:获取百度识别 ; e.printStackTrace(System.err); } return null; } } 2. package org.fh.util ; import java.util.*; import net.sf.json.JSONObject; /** * 说明: * 作者:F-H * from:www.fhadmin.cn return null; } //PHOTODATA1 图片1的 base64码 //PHOTODATA2 图片2的 base64码 返回的score大于80 说明是同一个

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    物理器租用与云器的

    无论企业网站还是电商网站都离不开器的支撑,个站或者博客论坛也离不开器的支撑,但器的类型不同,器分为物理器、云器和虚拟主机,客户应根据自己的需求选择器,云计算迅速掀起一股大风 通过正确的管理,除了商和客户之外,没有其他可以访问 器。这意味着物理器租用提供额外的安全优势。由于器租用涉及独立的物理机,因此只能有限地扩展器资源。 与传统托管相,云器提供全面的硬件冗余,可实现最大可用性和故障安全性能。在器集群中实时弥补丢失或故障的组件。由于集群 以使用所有云器资源,因此用户可以自由扩展它们。 以上就是器租用和云器的简单,希望看过这篇文章之后物理器和云器能有一个清晰的区别,物理器租用主要针大中型客户,器要求较高,并且拥有一定的实力,能够有更多的预算投资在器上 ,而云器适用于中小型企业,一般如果要求不太高的话,云器都能满足,相物理器而言,云器价格更便宜,灵活性和拓展性更高。

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    核身APP接入-端Python demo

    前言:接入核身APP时,需涉及到后端多个接口开发,但核身官网文档并无完整的代码示例,本文提供一个基于Python的端完整示例。 一、整体接入流程1、涉及的接口及文档后端涉及5个接口;App端相简单,使用从后端获取的订单号、签名等信息调用SDK即可。 faceId(刷用户唯一标识)等启动SDK的参数接口文档4根据Access Token获取nonce ticket,生成sign接口文档5提供一个web供APP端获取上述3、4步中生成的调用SDK 的参数6端验证结果接口文档 APP端序号内容备注1发起http请求获取端生成的签名等参数2使用端得到的请求参数启动核身SDK接口文档 App端示例可参考此篇文章:核身APP接入-Android ’ http:xxxget_face_params 入参示例:{name: 小明, id_no: 4311120022232323} http:xxxget_result 入参示例:{order_no

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    MQTT代理器特性

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    注册发现技术

    技术照表 ? 客户端发起 Long Polling,如果端没有数据,会等待,直到端有数据,或者等待到超时,返回后,客户端会再次发起 Long Polling。 redis 的节点。 健康检查 心跳方式较简单,客户端上报自己的存活状态即可。 但存活不代表健康,例如一个应用的层没问题,但数据库连接故障了,那么就无法正常提供,这就是存活但不健康。 Eureka 支持自定义健康检查逻辑。 Consul 支持的很全面,可以配置自定义的健康检查接口地址,还有完善的管理界面,可以查看所有和节点的健康检查状态。

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    网关 Kong 和 Apisix

    网关 Kong 和 Apisix 什么是微网关? 网关,就是指一个流量的集中式出入口。 具体而言,API Gateway 就是普通的网关多干了一些以前我们在应用内部实现的事:身份认证,权限控制,基于来源的流量控制,日志等,甚至是直接在第七层魔改 HTTP 请求的内容。 好处有: 把这些功能都从微层抽离到了网关层,降低了应用层的复杂度。 可以将后端微的 API 进一步封装成粗粒度 API,降低客户端的请求次数。 可以将后端 API 封装成更通用的格式,保证后端 API 变动不会影响客户端 其他 Kong 和 Apisix 核心功能覆盖 功能 Apisix Kong 动态上游 支持 支持 动态路由 支持 支持 健康检查和熔断器 支持 支持 动态SSL证书 支持 支持 七层和四层代理 支持 支持 分布式追踪 支持 支持 自定义插件 支持 支持 REST API 支持 支持 CLI 支持 支持 多角度 功能

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    视频平台识别控制时间间隔的代码设计

    当前阶段我们也在积极开发AI检测、识别、车牌识别等项目,将AI智能检测识别与视频处理等技术互相融合、交互,并在线下场景中落地应用。 今天和大家分享一个技术干货:如何控制识别的时间间隔。 智能分析项目在识别到后,随即进行、入库。这里需要实现的是摄像头在识别到后,控制的时间间隔。 在后台打开识别的策略后,就会使用GO协程开启一个定时任,在后台配置的时间间隔内,定时改变识别的状态,将改为true可状态,如图: 而在识别到进行过后,再将状态改为false, 那么下次回调I帧时,通过定时任识别状态为true时再次。 这样就能达到控制识别的时间间隔了。

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    最详细的CentOS 6与7(二):管理

    本主题将从3个角度进行 常见设置(CentOS 6 vs CentOS 7) 管理(Sysvinit vs Upstart vs Systemd) 性能测试(cpu/mem/io/oltp) 本文为第二部分 :管理的 --- 1. sysvinit、upstart、systemd简介 / CentOS 5 CentOS 6 CentOS 7 备注 sysvinit ✅ ✅ ✅ 第一代,传统,兼容最多 、名、日志级别等等。 另外,systemd日志默认经过压缩,是二进制文件,无法直接查看 journalctl常用命令 作用 CentOS 6 journalctl 所有日志,包含系统、内核等等 手动在应日志文件中grep 异常自动重启 upstart start on runlevel [3] description "mytest" exec /root/mytest.sh post-stop exec sleep

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    齐介绍

    导语 介绍齐的定义、任、应用、常用算法以及难点 一、 齐,也叫做特征点检测,图为特征点例子 [1503364877459_5055_1503364878157.png][1503365510964 换 [1503365207708_119_1503365208171.png] 6. 3D建模 [1503365227484_1367_1503365227972.png] 三、 齐的任 给定区域 即:x = F(i) 所以, 齐算法便是设计函数(规则)F, F的优劣变体现在拟合效果、运行效率、参数存储空间、泛化能力(即适应数据集以外的如真实环境下的)。 基于表观建模 分为两类,一是全局纹理建模,这里全局是指整张,主要有AAM等;一种局部纹理进行建模,有颜色模型、投影模型等。 关于检测与齐的融合 这类算法的idea是检测与齐部分过程可以复用, 该类算法于跟踪有很好的帮助, 因为在跟踪过程中需要验证预测的区域是否是, 需要用到检测器, 而检测器通常速度较慢

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