aHash、pHash、dHash是常用的图像相似度识别算法，原理简单，实现方便，个人把这三个算法作为学习图片相似度识别的入门算法。本次起，从aHash开始，对三个算法的基本原理和实践代码进行梳理。...1 aHash算法 Hash算法进行图片相似度识别的本质，就是将图片进行Hash转化，生成一组二进制数字，然后通过比较不同图片的Hash值距离找出相似图片。...2 Python实现 本例中将计算以下两张图片的相似度： （image1） （image2） 图像处理库 图像处理可以用opencv包或者PIL包。...hash1 = aHash(image1) hash2 = aHash(image2) dist = Hamming_distance(hash1, hash2) #将距离转化为相似度.../ 64 print('dist is '+'%d' % dist) print('similarity is ' +'%d' % similarity) 最终结果： 可见两张图片相似度非常低
前面已经整理了aHash和dHash的算法原理和python代码（戳：图片相似度识别：aHash算法，图片相似度识别：dHash算法），今天来介绍hash三兄弟的最后一个——pHash。...3 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似度： ? （image1） ? （image2） 完整算法 这里同步给出三种hash的完整代码，便于进行效果比较。...从上述例子也可以看出，用不同的方法最后的相似度数值不同，因此在实际应用中还需结合实际效果不断调整确定阈值。
之前已经介绍了aHash算法的基本原理及python实现代码（图片相似度识别：aHash算法），本次来继续介绍图片相似度识别的另一常用哈希算法——dHash。...2 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似度： ? ?...hash2 = dHash(image2) dist = Hamming_distance(hash1, hash2) end = time.time() #将距离转化为相似度...可见两张图片相似度非常低。 3 优缺点 优点：速度快，判断效果比aHash好
1.背景 要识别两张图片是否相似，首先我们可能会区分这两张图是人物照，还是风景照等......对应的风景照是蓝天还是大海......做一系列的分类。...但是让计算机去区分这些图片分别是哪一类是很不容易的，不过计算机可以知道图像的像素值的，因此，在图像识别过程中，通过颜色特征来识别是相似图片是我们常用的（当然还有其特征还有纹理特征、形状特征和空间关系特征等...，这些有分为直方图，颜色集，颜色局，聚合向量，相关图等来计算颜色特征）， 为了得到两张相似的图片，在这里通过以下几种简单的计算方式来计算图片的相似度： 直方图计算图片的相似度 通过哈希值，汉明距离计算...通过上面运行的结果可以看出来，img1和img2的相似度高一些。 三、余弦相似度(cosin) 把图片表示成一个向量，通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似度。 1....精彩推荐 knn分类器实现人脸识别 mnist手写数字识别------原理及源码 win10下安装GPU版本的TensorFlow（cuda + cudnn） TensorFlow-GPU线性回归可视化代码
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前言 树莓派配置OpenCV，配置起来有点繁琐且耗时，但是调用百度智能云的人脸识别API来进行人脸识别是一个快速的解决方案 一、申请AppID、API Key和Secret Key 1.1创建应用 在百度智能云人脸识别项目中创建应用...picamera import PiCamera import urllib.request import RPi.GPIO as GPIO import base64 import time #百度人脸识别...result']['user_list'][0]['user_id']#获取名字 score = result['result']['user_list'][0]['score']#获取相似度...if score > 80:#如果相似度大于80 if name == 'yusheng_02': print("欢迎%s !...下一步我们将把人脸识别成功后，把print语句换成其它的的操作语句，做一个人脸识别控制舵机开门的小项目,查看我的另一篇文章：树莓派人脸识别实际应用：智能门禁
计算文本相似度有什么用？...反垃圾文本的捞取 “诚聘淘宝兼职”、“诚聘打字员”...这样的小广告满天飞，作为网站或者APP的运营者，不可能手动将所有的广告文本放入屏蔽名单里，挑几个典型广告文本，与它满足一定相似度就进行屏蔽。...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？
在机器学习中，经常要度量两个对象的相似度，例如k-最近邻算法，即通过度量数据的相似度而进行分类。...在推荐系统中，也会用到相似度的计算（当然还有其他方面的度量）。 本文中，将介绍业务实践中最常用的几种相似度的度量方法。...基于相似性的度量 皮尔逊相关系数 斯皮尔曼秩相关系数 肯德尔秩相关系数 余弦相似度 雅卡尔相似度 基于距离的度量 欧几里得距离 曼哈顿距离 1....如果向量指向相同的方向，余弦相似度是+1。如果向量指向相反的方向，余弦相似度为-1。 ? ? 余弦相似度在文本分析中很常见。它用于确定文档之间的相似程度，而不考虑文档的大小。...余弦相似度和雅卡尔相似度都是度量文本相似度的常用方法，但雅卡尔相似度在计算上成本较高，因为它要将一个文档的所有词汇匹配到另一个文档。实践证明，雅卡尔相似度在检测重复项方面很有用——集合运算的特点。
余弦相似度公式： ? 这里的分别代表向量A和B的各分量。 原理：多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。...范围：[-1,1]，值越大，说明夹角越大，两点相距就越远，相似度就越小。 余弦相似度模型：根据用户评分数据表，生成物品的相似矩阵； 欧氏距离相似度公式： ?...原理：利用欧式距离d定义的相似度s，s=1 /(1+d)。 范围：[0,1]，值越大，说明d越小，也就是距离越近，则相似度越大。...欧式相似度模型：根据用户评分数据表，生成物品的相似矩阵； 总结： 余弦相似度衡量的是维度间取值方向的一致性，注重维度之间的差异，不注重数值上的差异，而欧氏度量的正是数值上的差异性。...主要看数值的差异，比如个人兴趣，可能数值对他影响不大，这种情况应该采用余弦相似度 ，而物品的相似度，例如价格差异数值差别影响就比较大，这种情况应该采用欧氏度量
java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.util.List; import java.util.Map; /** * 说明：获取百度人脸识别...* @param ak - 百度云官网获取的 API Key * @param sk - 百度云官网获取的 Securet Key * @return assess_token
package com.xs.demo.common; //相关的必要参数可以保存到常量 public class APIConstants { //百度人脸识别应用id public static...final String APPID = "管理中心获得"; //百度人脸识别应用apikey public static final String API_KEY = "管理中心获得"; //...百度人脸识别应用sercetkey public static final String SERCET_KEY = "管理中心获得"; //百度人脸识别token 有效期一个月 public static...com.xs.demo.common.APIConstants; import com.xs.demo.util.HttpUtils; import com.xs.demo.util.Image4Base64; //人脸识别...face.detect(Image4Base64.GetImageStrByte(path),map); System.out.println(result.toString(2)); } } 以上就是百度人脸识别
注册登入百度开发者账号。 百度智能云 注册登录成功后，进入控制台，在左边的导航栏找到产品-》人工智能-》人脸识别 创建应用，创建应用成功后拿到应用的API Key和Secret Key。...2.接口调用-获取access token，调用人脸识别接口前需要获取access token，示例代码： /** * @param $url * @param $param * @return...如果需要判断一张图片中的人脸，是否符合后续识别或者对比的条件，在请求时在face_field参数中请求quality。...'] < 40) return $err_result; // 光照范围 if ($quality['completeness'] == 0) return $err_result; // 人脸完整度...token header("Content-type:text/html;charset=utf-8;"); echo ""; var_dump($result); die; 判断是否符合人脸识别检查的字段说明
整体思路： 1、预先导入所需要的人脸识别模型； 2、遍历循环识别文件夹里面的图片，让模型“记住”人物的样子； 3、输入一张新的图像，与前一步文件夹里面的图片比对，返回最接近的结果。...使用到的第三方模块和模型： 1、模块：os,dlib,glob,numpy； 2、模型：人脸关键点检测器，人脸识别模型。 第一步：导入需要的模型。...人脸识别算是深度学习的一个应用，事先需要经过大量的人脸图像来训练。所以一开始我们需要去设计一个神经网络结构，来“记住”人类的脸。...人脸识别模型、提取特征值 face_rec_model_path = "dlib_face_recognition.dat" # 训练图像文件夹 faces_folder_path ='train_images...源码及模型下载：https://download.csdn.net/download/m0_38106923/10772957 拓展项目：Python+OpenCv实现AI人脸识别身份认证系统
Simhash 计算文档相似度的算法， 比如用在搜索引擎的爬虫系统中，收录重复的网页是毫无意义的，只会造成存储和计算资源的浪费。...有时候我们需要处理类似的文档，比如新闻，很多不同新闻网的新闻内容十分相近，标题略有相似。如此问题，便可以应用Simhash 文档相似度算法，查看两篇文档相似程度，删去相似度高的web文档。 二....但是，使用上述方法产生的simhash用来比较两个文本之间的相似度，将其扩展到海量数据的近重复检测中去，时间复杂度和空间复杂度都太大。...Java 代码实现： package simhash; /** * Function: simHash 判断文本相似度，该示例程支持中文 * date: 2013-8-6 上午1:11:48...self.hash ^ other.hash) & ((1 << self.hashbits) - 1) tot = 0; while x : tot += 1 x &= x - 1 return tot #求相似度
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于Jaccard相似度。 算法描述：两句子分词后词语的交集中词语数与并集中词语数之比。
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于simhash相似度。...算法描述：先计算两句子的simhash二进制编码，然后使用海明距离计算，最后使用两句的最大simhash值归一化得相似度。...from simhash import Simhash def sim_simhash(s1, s2): """先计算两文档的simhash值，然后使用汉明距离求相似度""" # 1.
今天再来一道面试真题，es的搜索的相似度算法如何计算 首先,我们要从这几方面回答 TF(term frequency）检索词频率 IDF(inversed document frequency)反向文档频率...world,es会根据hello world在所有doc中的评分情况,计算一个查询向量，比如hello基于所有doc都有一个评分为2，world基于所有doc都有一个评分5，查询向量就是[2,5] 计算相似度
思路一：先求句向量，然后求余弦相似度 1.求得两个句子的句向量 生成文本词频向量 用词频来代替，句子，当然这样做忽略近义词信息、语义信息、大量文本下运算等诸多问题。...np.sqrt((v ** 2).sum()) 2.求两个向量之间的余弦夹角 ####计算余弦夹角 def cos_sim(vector_a, vector_b): """ 计算两个向量之间的余弦相似度...denom sim = 0.5 + 0.5 * cos return sim 思路二：求得词向量，计算词移距离WMD 词移距离 Word2Vec将词映射为一个词向量，在这个向量空间中，语义相似的词之间距离会比较小...如图，我们假设’Obama’这个词在文档1中的的权重为0.5（可以简单地用词频或者TFIDF进行计算），那么由于’Obama’和’president’的相似度很高，那么我们可以给由’Obama’移动到’
06:图像相似度 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给出两幅相同大小的黑白图像（用0-1矩阵）表示，求它们的相似度。...两幅图像的相似度定义为相同像素点数占总像素点数的百分比。 输入第一行包含两个整数m和n，表示图像的行数和列数，中间用单个空格隔开。1 <= m <= 100, 1 <= n <= 100。...输出一个实数，表示相似度（以百分比的形式给出），精确到小数点后两位。
1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别...，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It...= 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir(...(), img.height())) # 提取特征值 dist = image.match_descriptor(d0, d1) # 计算差异度...按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。
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