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基于Aidlux的图片相似对比

印章检测流程:利用深度神经网络,提取印章深度特征,同时学习印章之间的相似度,自己与自己相似,自己与其它不相似。1....Siamese网络Siamese网络是一种常用的深度学习相似性度量方法,它包含两个共享权重的CNN网络(说白了这两个网络其实就是一个网络,在代码中就构建一个网络就行了),将两个输入映射到同一特征空间,然后计算它们的距离或相似度一一使用共享的卷积层和全连接层...,输出特征向量表示,然后计算相似度。...它包含三个共享权重的CNN网络,分别处理anchor、 positive和negative样本,其中positive样本与anchor相似与negative样本则不相似。...本文方法本文利用李生网络,把真章、假章同时输入进行学习,真与真相似度为1;真与假相似度为0,设计损失函数(结合BCELoss和Contrastive Loss) 进行模型训练。

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使用PaddlePaddle实现人脸对比人脸识别

人脸对比 人脸对比人脸对比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,这样输出的就是人脸的特征,然后使用对角余弦函数来计算他们的相似度。...通过人脸对比的方式实现一些场景的应用。比如对比证件上的人脸和真实的人脸是否为同一个人,操作方式判断人脸相似度的result是否达到预设值,推荐相似度为0.8时,为同一个人。...利用这种的人脸对比方式,有可以实现人脸识别。...首先我们可以把人脸以注册人脸的方式加入到注册人脸库中,加关联到该人脸的信息; 然后要进行识别时,把要识别的人脸和已注册的人脸库中的人脸进行对比,当对比为识别为同一个人脸,就算识别成功 这样的处理方式好处是...,不需要每次增加新的用户时,需要收集大量该用户的人脸,只有收集一张或者多张多角度的人脸,完全可以使用同一个模型进行人脸对比

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比较两幅图像的相似度的各种相似度量结果对比

对于人眼来说,很容易看出两个给定图像的质量有多相似。例如下图将各种空间噪声添加到图片中,我们很容易将它们与原始图像进行比较,并指出其中的扰动和不规则性。...在本文中,我们将看到如何使用一行代码实现以下相似性度量,并对比相似度的评分: Mean Squared Error (MSE) Root Mean Squared Error (RMSE) Peak...rase(blur, org)) print("SAM: ", sam(blur, org)) print("VIF: ", vifp(blur, org)) 对于每一种噪声方法,我们可以看到下面的相似结果...在相似度评分中,我们可以看到,与其他噪声方法相比,Salt and Pepper和Poisson的值更接近于理想值。类似的观察结果也可以从其他噪声方法和指标中得到。...利用这些相似度指标来评估大量生成图像的再生质量,可以减少人工可视化评估模型的工作。 此外,相似度度量也可以判断和强调图像中是否存在的对抗性攻击。因此,这些分数可以用来量化这些攻击带来的干扰量。

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OpenCV进行图像相似对比的几种办法

由于并未考虑到人眼的视觉特性(人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高,人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高,人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等),因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况...SSIM(structural similarity)结构相似性,也是一种全参考的图像质量评价指标,它分别从亮度、对比度、结构三方面度量图像相似性。 ?...在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似度SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量...一种基于局部方差和结构相似度的图像质量评价方法[J]. 光电子激光,2008。...<<endl; getchar(); return 0; } 效果 一幅图片自己对比: ? 结果: ?

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python之对比两张图像的相似

python之对比两张图像的相似度 需求:在某个手机端项目中,有多个页面图片,但每个图片都做了相应的修改,由于这种图片非常多,高达上万张,每周有新的内容出现且需要回归。...writeLog方法为将对比失败的图片名称写入日志中。[该日志将会直接写入目标图片路径根目录] imageCompare方法为实际对比逻辑,阈值范围为0~1,越接近1表示图片相似度越高。...') os.mkdir(logFloder) logPath = os.path.join(imgPath, f'图片对比结果/{logName}') return logPath...os.path.join(root, file)) needCompareImgDict[key] = tempList #### 遍历字典,将同个ID下的图片进行对比...】,疑似 {img_1_Name} 与 {img_2_Name} 两张图片一致,相似度为:{round(confidence * 100, 2)}%" wirteLog

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人脸识别哪家强?四种API对比

本文授权转载自公众号:论智 编者按:有关人脸识别的项目我们已经介绍了很多了,那么哪种人脸识别的API最好?...本文将对比四种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服务商的产品...人脸识别究竟如何工作? 深入分析之前,首先让我们探究一下人脸识别的工作原理。...价格对比 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 ?...尤其是在不常见的角度进行人脸识别或者残缺人脸识别。例如下面三张图片的人脸只有IBM识别了出来: ? ? ? 边界框 没错,各家的边界框也有差别。亚马逊、IBM和微软都会返回只含有人脸的边界框。

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人脸年龄编辑:无可奈何花落去,似曾相似春又来!

什么是人脸年龄编辑? 相信不少同学听说过人脸老化,把一幅人脸图像转化成人物老年的样子,人脸年龄编辑则不仅可以做人脸老化,还能“返老还童”。即给定一幅人脸图片,可以生成人物不同年龄的图像。...给定输入人脸图像X0和对应年龄a0,想要生成的人物年龄a1。...经过调制的特征,进入解码器,对于该图像对应的年龄调制的特征进行人脸重建,而想要的年龄调制的特征生成一张新的人脸,并对这张新的人脸使用鉴别器判断真假和预测年龄。...人脸重建和人脸真假判断保证了人脸编辑结果视觉效果好,人脸图像去年龄编码、年龄调制网络、年龄分类用来保证生成的结果符合预期。 实验结果 与其他算法在人脸老化任务上的数值结果比较: ?...与其他算法在 CelebA-HQ数据集上人脸老化结果视觉比较: ? 该文方法分辨率最大,瑕疵更少,背景也保持的最好。

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一张图对比指纹虹膜人脸等生物识别

人脸识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。...随着图像采集设备的不断发展,采集设备的成本不断降低,数码相机、摄像机、拍照手机的不断普及极大地拓展了人脸识别技术的使用空间。...尤其值得注意的是,人脸识别可以对被识别者进行隐蔽操作,在视频监控领域有着重要的应用价值。...同时,人脸识别与其他生物特征识别技术相比也有其劣势,这主要表现在人脸特征稳定性较差,可靠性、安全性较低,图像采集受各种外界条件影响较大,识别性能偏低等。...未来人脸识别与人工智能、大数据等等协同发展,必将大放光彩。

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基于Qt设计的人脸识别门禁系统(录入、识别、对比、删除)

人脸识别门禁系统,可以防止陌生人尾随进入园区,大大降低了该风险。通过前端设备的识别,进行人脸与后台系统1对1的比对,比对成功方可进入。...如果升级为人脸识别系统,那么对治安方面也有着不小的帮助。 本文就通过飞浆平台(EasyDL)+Qt设计了一个门禁系统,实现人脸录入、识别、对比、删除等等操作。...识别人脸之后完成开锁动作,因为本软件没有连接硬件,只是为了实现人脸识别的部分,所以当人脸识别成功之后在界面上会进行提示的。...就像,对于人脸的识别检测,正常只能识别图像的人脸存在,但是对于其他物体则无能为力,无法识别。...五、人脸识别技术中的难点 现有的人脸识别技术在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。

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基于对比半监督学习的相似解剖结构领域自适应分割

利用具有相似解剖结构的现有注释数据集来辅助训练具有改进模型性能的潜力。然而,由于图像模态甚至目标域中的不同器官,它还受到跨解剖域移动的挑战。...为了解决这个问题,本文提出了用于跨解剖域自适应的对比半监督学习(CS-CADA ),该学习调整模型以分割目标域中的相似结构,通过利用源域中相似结构的一组现有注释图像,只需要目标域中有限的注释。...作者使用特定领域批量标准化(DSBN)来分别标准化两个解剖领域的特征图,并提出一种跨领域对比学习策略来鼓励提取领域不变特征。它们被集成到SE-MT框架中,以利用具有预测一致性约束的未标记目标域图像。

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深度人脸识别中不同损失函数的性能对比

而损失函数在训练用于人脸识别的 CNN 过程中有重要作用。因此,本文对用于人脸识别的多种损失函数进行了性能对比。 无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。...本论文对近期提出的用于深度人脸识别的损失函数进行了综合性能对比。该研究实施了大量实验,从不同方面(比如架构的影响(如深度和重量)、训练数据集的影响)来判断不同损失函数的性能。...本文对用于人脸识别的不同损失函数进行了性能对比,如交叉熵损失、Angular Softmax、Additive-Margin Softmax、ArcFace 和 Marginal Loss。...作者提供了基于测试准确率、收敛速率和测试结果的对比。 ? 图 2:损失函数性能评估的训练和测试框架。 ? 图 3:该研究中不同模型在 LFW 数据集上获得的最高测试准确率。 ?...表 3:ResNet50 和 MobileNetv1 这两个架构在 MS-Celeb-1M 和 CASIA-Webface 数据集上获得的训练准确率对比,和在 LFW 数据集上获得的测试准确率对比

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文本相似度 | 余弦相似度思想

计算文本相似度有什么用?...推荐系统 在微博和各大BBS上,每一篇文章/帖子的下面都有一个推荐阅读,那就是根据一定算法计算出来的相似文章。...冗余过滤 我们每天接触过量的信息,信息之间存在大量的重复,相似度可以帮我们删除这些重复内容,比如,大量相似新闻的过滤筛选。 这里有一个在线计算程序,你们可以感受一下 ?...余弦相似度的思想 余弦相似度,就是用空间中两个向量的夹角,来判断这两个向量的相似程度: ?...相似度,个么侬就好好弄一个相似程度好伐?比如99%相似、10%相似,更关键的是,夹角这个东西—— 我不会算! 谁来跟我说说两个空间向量的角度怎么计算?哪本书有?

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相似度度量标准之Jaccard相似

定义 Jaccard相似度(杰卡德相似度)是一个用于衡量两个集合相似程度的度量标准,他的定义如下:给定两个集合 ,那么我们记这两个集合的Jaccard相似度 为: SIM(S,T)=|S\cap T...扩展 原始的Jaccard相似度定义的仅仅是两个集合(set)之间的相似度,而实际上更常见的情况是我们需要求两个包(bag,multiset)的相似度,即每个元素可能会出现多次。...那么在这种情况下,Jaccard相似度的分子就便成了取每个元素在两个包中出现的最小次数之和,分母是两个包中元素的数目之和。...比如\{a,a,a,b\},\{a,a,b,b,c\}之间的Jaccard相似度就是(2+1)/(4+5)=33%。...应用 Jaccard的应用很广,最常见的应用就是求两个文档的文本相似度,通过一定的办法(比如shinging)对文档进行分词,构成词语的集合,再计算Jaccard相似度即可。

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