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腾讯云人脸检索引入教程

人脸检索先说下什么是人脸检索：本接口用于对一张待识别的人脸图片，在一个 group 中识别出最相似的 Top5 person 作为其身份返回，返回的 Top5 中按照相似度从大到小排列。完成鉴权签名后，就可以开始使用人脸检索的 API 了。创建个体在让人脸检索服务能为我们检索到信息之前，我们先需要上传个体。这里使用 Postman 作为请求处理工具，选择一个我比较喜欢的演员高司令(Ryan Gosling作为个体，然后在使用人脸检索服务，在合影中找出他。点击 sent 从返回值中可以看出，人脸检索已经成功从合影中检索出了高司令！确认度64！参考：鉴权签名官方文档人脸检索官方文档地址个体信息管理方文档地址

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你追剧的好帮手-Milvus 视频人脸检索系统

来体验一下基于 Milvus 的视频人脸检索系统你就知道啦！快来看看下面的视频与文字操作介绍：视频：视频人脸检索系统操作介绍 Step 1. 上传标好人名的图片集 Step 2. 切换到人脸模式并点击视频右上角的人脸图标，右方就会显示播放画面中出现的演员名字啦！ ? 只体验不过瘾的话就自己来搭一个吧！

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基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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一登更新SuperID-SDK，人脸检索功能上线

一登人脸检索功能上线，开发者可以在 SuperID-SDK 中，调取人脸检索模块进行功能定制，此功能优势在于在线下场景中，可作为用户身份验证的功能，用户无需输入任何信息，应用端不需要获取到用户的任何信息 / 人脸检索功能介绍 / 人脸检索，顾名思义就是对人脸进行检索。过程分成下面三部分：建立人脸组*；在人脸组中搜索对应用户的人脸；找到人脸； ? * 人脸组 - 人脸检索是以 SuperID 人脸组为单位的检索，人脸组由应用端的开发者按照自己的业务需求创建，并且由应用端管理人脸组中的人脸账号。线下身份验证可用于票务验证、订单验证、人脸会员卡、人工智能等线下场景。开发者可基于对应场景，调取人脸检索模块进行功能定制。 / 应用场景 / 人脸检索可应用场景非常广泛，尤其适合近场身份验证的线下场景。以下为票务验证案例说明。 ?

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短语检索也学习通道检索

密集检索方法在一系列NPL问题上比稀疏方法显得大有希望。在其中，密集的短语检索-最高质量的-细粒度检索单元-是吸引人的因为短语能够直接的用作问题回答和插槽填充任务的输出。在这项工作中，我们跟随直觉，即检索短语自然需要检索较大的文本块以及研究短语检索是否可以充当包括文章和文献在内的粗级检索的基础。我们首先注意到的是，与通道检索器相比，密集短语检索方法系统没有任何再培训，已经实现更好的通道检索精确性（前五精确性为+3-5%），这也有助于通过较少的通道实现更好的首尾相连地QA性能。然后，我们为为什么短语级监督有助于学习比通道级监更好的细粒度要求提供了解释，并且也展示了短语检索可以改进去实现在文献检索任务中的绩效竞争。比如说实体链接和知识基础对话。最后，我们演示了短语过滤和矢量量化可以怎样将索引的大小减少4-10倍，让密集短语检索在多粒度检索中成为一种切实可行的和多功能的解决方案。

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网页|高级检索与专业检索

1、高级检索高级检索也称命令检索，是相对于基本检索而言，高级检索可以让你使用多于基本检索的标准来精炼检索，使检索信息更加详细，搜索出的结果可用性也更大。 ? 图1.1 百度高级检索示例图 ? 图1.2 知网高级检索示例图使用高级检索可以直接根据示例图所示，搞清楚查找资料的关系后，然后根据高级检索的相关内容直接输入逻辑关系搜索从而精确搜索信息。图1.3 知网高级检索示例图2 2、专业检索专业检索就是运用检索表达式实现的检索方式。这种检索方式可以让通过运用检索字段精确检索需要的内容。 ? 图2.1 知网专业检索示例图百度专业检索直接在搜索框输入检索式即可。图2.4 示例2检索结果结语运用高级检索和专业检索可以让搜索更加详细。

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第2-3课检索数据检索列检索排序数据

这两课主要介绍sql中利用select语句对数据的简单检索。下面分别讨论不同类型的检索检索列单个列 select prod_id from Products; 多个列 select prod_id, prod_name, prod_price from Products ; 所有列 select * from Products; 检索不同值的列 select distinct vend_id from products; 检索前几列或者后几列 select prod_name from products limit 5; select prod_name from products limit 5 offset 5; 检索排序数据单个列排序 select prod_name

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行人检索

quadruplet network for person re-identification CVPR2017 https://arxiv.org/abs/1704.01719 本文使用深度学习进行行人检索

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检索日志

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信息检索：布尔检索-求交集并集(1)

前言布尔检索指对文档集进行布尔运算。要实现布尔检索，关键在于建立倒排索引和求N个集合的交集，并集。在这里，首先实现两个集合的交并集简易算法。求交集并集要布尔检索，首先要求两个集合的交集或并集。

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信息检索：布尔检索-建立倒排索引(2)

倒排索引用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。假定我们有3个文档：

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Elasticsearch：普通检索和向量检索的异同？

读者对向量检索和普通检索的区别充满了好奇，所以就有了今天的文章。以广泛被使用的 Lucene、Elasticsearch、Solr，以及最近出来的一些类似 MeiliSearch、Redisearch 等为代表，基于词元和倒排索引所构建的普通搜索，是建立在准确的搜索内容和检索语句上的，他们往往通过各种方式对文档进行分词（analyze），通过诸如BKD tree等数据结构，将拆解出来的词元（token）进行倒排索引，在检索时也会对检索语句进行同样的分词处理，通过相同词元的匹配进行召回

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Lucene 全文检索

基于 lucene 8 1 Lucene简介 Lucene是apache下的一个开源的全文检索引擎工具包。 1.1 全文检索（Full-text Search）全文检索就是先分词创建索引，再执行搜索的过程。分词就是将一段文字分成一个个单词。全文检索就将一段文字分成一个个单词去查询数据 1.2 Lucene实现全文检索的流程 ? 全文检索的流程分为两大部分：索引流程、搜索流程。 2.3.2 第二部分：创建索引步骤说明：采集数据将数据转换成Lucene文档将文档写入索引库，创建索引 2.3.2.1 第一步：采集数据 Lucene全文检索，不是直接查询数据库，所以需要先将数据采集出来

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图像检索：基于内容的图像检索技术（四）

基于树的图像检索方法将图像对应的特征以树结构的方法组织起来，使得在检索的时候其计算复杂度降到关于图像库样本数目n的对数的复杂度。基于树结构的搜索方法有KD-树8、M-树9等。虽然基于树结构的检索技术大大缩减了单次检索的响应时间，但是对于高维特征比如维度为几百的时候，基于树结构的索引方法其在检索时候的性能会急剧的下降，甚至会下降到接近或低于暴力搜索的性能，如表2.1所示，在LabelMe 此外，基于树结构的检索方法在构建树结构的时候其占用的存储空间往往要比原来的数据大得多，并且对数据分布敏感，从而使得基于树结构的检索方法在大规模图像数据库上也会面临内存受限的问题。相比基于树结构的图像检索方法，基于哈希的图像检索方法由于能够将原特征编码成紧致的二值哈希码，使得基于哈希的图像检索方法能够大幅的降低内存的消耗，并且由于在计算汉明距离的时候可以使用计算机内部运算器具有的基于哈希的图像检索方法其关键之处在于设计一个有效的哈希函数集，使得原空间中的数据经过该哈希函数集映射后，在汉明空间其数据间的相似性能够得到较好的保持或增强。

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图像检索：基于内容的图像检索技术（三）

大规模图像检索特点无论是对于相同物体图像检索还是相同类别图像检索，在大规模图像数据集上，它们具有三个典型的主要特征：图像数据量大、特征维度高以及要求相应时间短。，研究者们在验证图像检索算法性能的时候，用得比较多是corel1k，该图像库共1000张图片，与今天同样可以用于图像检索的最流行的图像分类库imageNet数据集相比，其量级已经有了成千上万倍的增长，因而图像检索应满足大数据时代的要求图像特征作为直接描述图像视觉内容的基石，其特征表达的好坏直接决定了在检索过程中可能达到的最高检索精度。如果前置特征未表达好，在构建后置检索模型的时候，不但会复杂化模型的构建，增加检索查询的响应时间，而且能够提升的检索精度也是极其有限的。所以在特征提取之初，应该有意识的选取那些比较高层特征。，其中最成功的方法包括基于树结构的图像检索方法、基于哈希的图像检索方法和基于向量量化的图像检索方法。

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图像检索：基于内容的图像检索技术（二）

基于内容的图像检索技术 ? 相同物体图像检索相同物体图像检索是指对查询图像中的某一物体，从图像库中找出包含有该物体的图像。相同物体检索不论是在研究还是在商业图像搜索产业中都具有重大的价值，比如购物应用中搜索衣服鞋子、人脸检索等。，在进行检索时，物体的形变也会对检索结果造成很大的影响。为了更好的区分相同物体检索和相同类别检索这两种检索方式区，仍以图1.3左图所举的”蒙娜丽莎”为例，用户如果感兴趣的就是”蒙娜丽莎”这幅画，那么检索系统此时工作的方式应该是以相同物体检索的方式进行检索，但如果用户感兴趣的并不是，能够降低的维度还是有限的，因而对于这一类图像检索，同样有必要为它构建够高效合理的快速检索机制，使其适应大规模或海量图像的检索。

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图像检索：基于内容的图像检索技术（一）

针对这些包含丰富视觉信息的海量图片，如何在这些浩瀚的图像库中方便、快速、准确地查询并检索到用户所需的或感兴趣的图像，成为多媒体信息检索领域研究的热点。图像检索按描述图像内容方式的不同可以分为两类，一类是基于文本的图像检索(TBIR, Text Based Image Retrieval)，另一类是基于内容的图像检索(CBIR, Content Based 在进行检索时，用户可以根据自己的兴趣提供查询关键字，检索系统根据用户提供的查询关键字找出那些标注有该查询关键字对应的图片，最后将查询的结果返回给用户。基于内容的图像检索技术将图像内容的表达和相似性度量交给计算机进行自动的处理，克服了采用文本进行图像检索所面临的缺陷，并且充分发挥了计算机长于计算的优势，大大提高了检索的效率，从而为海量图像库的检索开启了新的大门；在医疗诊断方面，医生通过检索医学影像库找到多个病人的相似部位，从而可以协助医生做病情的诊断……基于内容的图像检索技术已经深入到了许许多多的领域，为人们的生活生产提供了极大的便利。

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Lucene全文检索

全文检索是程序开发中非常重要的一个应用，今天带大家来一起学习Java基于Lucene的全文检索机制。全文检索的概念 1) 从大量的信息中快速、准确地查找出要的信息。 4) 全面、快速、准确是衡量全文检索系统的关键指标。 5) 概括： a) 只处理文本。 b) 不处理语义。 a) 搜索时英文不区分大小写。 b) 结果列表有相关度排序。全文检索与数据库搜索的区别 1. 数据库的搜索类似：select * from 表名 where 字段名 like ‘%关键字%’。 2) 因为全文检索是采用引索的方式，所以在速度上肯定比数据库方式like要快。 3) 所以数据库不能代替全文检索。全文检索只是一个概念，而具体实现有很多框架，Lucene是其中的一种。 "); n3.setContent("全文数据库是全文检索系统的主要构成部分。

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Google检索技巧

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Lucene 全文检索

Lucene 全文检索 Field域 Field是文档中的域，包括Field名和Field值两部分，一个文档可以包括多个Field，Document只是Field的一个承载体，Field值即为要索引的内容

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OpenCV：图像检索。

剩下的太难了，以后慢慢了解~ / 02 / 图像检索采用FLANN匹配，近似最近邻的快速库。原始图片如下，为微博的Logo。 ? 目标图片如下，包含新浪微博的名称。 ? 代码如下。也就意味着，我们能够利用原始图片(微博logo)从一个包含目标图片的图片库里检索到目标图片(包含微博logo)。以图搜图，这还是很相似的。当然，我并不知道以图搜图到底是通过何种办法实现的。

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