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    图像识别的原理、过程、应用前景,精华篇!

    图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人

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    AIGC席卷智慧办公,金山办公如何架构文档智能识别与理解的通用引擎?

    如今,智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一,金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解?本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中,文档类型图像被广泛使用,比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等,这类图像包含了大量的纯文本信息,还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用

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    使用SCF进行图像分类

    图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息,是人们转递与交换信息的重要来源,也是图像识别领域的一个重要问题,图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来,是计算机视觉中重要的基本问题,也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在很多领域有广泛应用,包括安防领域的人脸识别和智能视频分析等,交通领域的交通场景识别,互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类,医学领域的图像识别等。一般来说,图像分类通过手工特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述,然后使用分类器判别物体类别,因此如何提取图像的特征至关重要。但是如果靠自己实现一个图像识别算法是不容易的,我们可以使用ImageAI来完成这样一个艰巨的任务。

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