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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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苹果自主导航系统专利曝光,或为自动驾驶铺路 | 热点

苹果申请的专利系统能“不使用任何外部设备向汽车提供的数据”。苹果专利提出了利用车载感应器和处理器预测行驶路线的计算机化模型。 北京时间12月22日,据外媒报道,美国专利和商标局于当地时间星期四公布了一项专利申请,披露了苹果自动驾驶汽车研究的细节。 苹果这件专利申请名为“自主导航系统”,很明显的是,至少从2015年开始,苹果就一直在开发自动驾驶的相关技术。 在专利申请材料中,苹果描述了能使自动驾驶汽车提高导航效率,并降低对定期更新详尽地图频率的解决方法。 苹果在专利申请材料中称,许多自动驾驶汽车系统会根据静态

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Android开发笔记(五十九)巧用传感器

传感器是Android用来感知周围环境以及运动信息的工具。因为具体的感应信息依赖于相关硬件,所以虽然Android提供了众多的感应器,但不是每部手机都能支持这么多感应器,恰恰相反,大多数安卓手机仅仅支持包括加速度在内的少数几个感应器。 传感器借助于硬件来监听环境改变的事件,从这个意义上来说,Android的事件都是由某个传感器触发,只不过这个触发来源可能是软件,也可能是屏幕,甚至可能是手机的sim卡。回顾一下之前的事件通信章节,我们会发现,原来它们在本质上跟传感器是类似的,比如说: 1、软件感应:UI事件(参见《Android开发笔记(四十四)动态UI事件》)、媒体播放事件(参见《Android开发笔记(五十七)录像录音与播放》)、浏览器加载、交互与下载事件(参见《Android开发笔记(六十四)网页加载与JS调用》)。 2、屏幕感应:点击事件(参见《Android开发笔记(四十三)点击事件》)、手势事件(参见《Android开发笔记(四十五)手势事件》)、拖动条的拖动事件(参见《Android开发笔记(五十八)铃声与震动》)。 3、sim卡感应:手机相关事件(参见《Android开发笔记(四十六)手机相关事件》)。 4、摄像头感应:拍照事件(参见《Android开发笔记(五十六)摄像头拍照》)。 5、麦克风感应:录音事件(参见《Android开发笔记(五十七)录像录音与播放》)。 6、系统感应:电量事件、屏幕开关事件(参见《Android开发笔记(一百一十七)app省电方略》)。 下面是目前Android支持的感应器类型: 1 TYPE_ACCELEROMETER //加速度 2 TYPE_MAGNETIC_FIELD //磁场 3 TYPE_ORIENTATION //方向,该类型已弃用,取而代之的是getOrientation方法 4 TYPE_GYROSCOPE //陀螺仪 5 TYPE_LIGHT //光线 6 TYPE_PRESSURE //压力 7 TYPE_TEMPERATURE //温度,该类型已弃用,取而代之的是TYPE_AMBIENT_TEMPERATURE 8 TYPE_PROXIMITY //距离 9 TYPE_GRAVITY //重力 10 TYPE_LINEAR_ACCELERATION //线性加速度 11 TYPE_ROTATION_VECTOR //旋转矢量 12 TYPE_RELATIVE_HUMIDITY //湿度 13 TYPE_AMBIENT_TEMPERATURE //环境温度 14 TYPE_MAGNETIC_FIELD_UNCALIBRATED //无标定磁场 15 TYPE_GAME_ROTATION_VECTOR //无标定旋转矢量 16 TYPE_GYROSCOPE_UNCALIBRATED //未校准陀螺仪 17 TYPE_SIGNIFICANT_MOTION //特殊动作 18 TYPE_STEP_DETECTOR //步行检测,用户每走一步就触发一次事件 19 TYPE_STEP_COUNTER //计步器,记录激活后的步伐数 20 TYPE_GEOMAGNETIC_ROTATION_VECTOR //地磁旋转矢量

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深度学习应用系统分析:应用组合和形态矩阵找到正确路径

【新智元导读】本文收录了arXiv.org上关于深度学习的一些最新的研究论文,列出了这些文章的内容,包括“深度学习八大灵感应用”、“深度学习用例”、“科学与工程中的深度学习应用”、“深度学习应用程序的下一次浪潮”等。针对这些文章缺乏系统方法的问题,提出了具体的组合矩阵、形态矩阵解决方案,并给出了预测示例。 隐藏的潜力 对深度学习研究和应用的兴趣从未这么热过。几乎每天都可以在arXiv.org找到无数的新研究论文。这些论文为我们描述了新的方法,人工神经网络可以靠这些方法应用于我们日常生活的各个领域。深度学习最

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