相关内容
图像识别
但这些实际上是用计算机解决的难题：他们看起来很容易，因为我们的大脑非常好地理解图像。 近几年机器学习领域在解决这些困难问题上取得了巨大进步。 特别地，我们发现一种称为深卷积神经网络的模型可以在硬性视觉识别任务上实现合理的性能 -匹配或超过某些领域的人类表现。 通过验证其对imagenet的工作，研究人员...
腾讯TMQ在线沙龙|测试与图像识别
测试与图像识别活动时间：2016年3月16日 qq群视频交流活动介绍：tmq在线沙龙第十七期分享本次分享的主题是：测试与图像识别共有43位测试小伙伴报名参加活动，在线观看视频人数 28人~想知道活动分享了啥吗？ 往下看吧！ 活动嘉宾 ? 嘉宾简介朱伟鸿，腾讯测试工程师，现在腾讯手机管家测试团队负责kingroot软件的测试...
基于图像识别的自动化
二、 模板匹配模板匹配（matchtemplate）是一种最具代表性的图像识别方法。 在大图(待识别图像 t) 滑动小图(模板 i) 进行匹配，滑动的意思是每次从左向右...根源是是因为 sikuli 是基于图片像素级对比的，而在实践中，像素级对比往往存在很多缺陷，图片文件必须与屏幕上的呈现完全一致才能匹配上，实践中必须手动...
机器学习对抗案例 | 愚弄Google图像识别算法
近年来，人工智能的浪潮不断拍打着 it 领域的海岸，各家科技巨头们都喜欢向外骄傲地宣布自己的算法能够如何完美地识别图片。 然而事实还是能够证明图像识别算法所存在的弱点以及恶意攻击者能够针对算法弱点进行一定的利用。? 算法面对的幻象和幻听早在 2015 年谷歌、微软和中国百度就表示，他们的深度学习算法就已经...
图像识别基本算法之SURF
图像识别、人脸识别可行的算法有很多。 但是作为学习，如果能理清这个问题研究的历程及其主线，会对你深入理解当前研究最新的发展有很多帮助。 本文是自己在学习过程中的笔记，大多内容来自于网络，出处请参考最后的引文部分。 sift算法sift算法是david lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的...
图像识别：微信跳一跳机器人
识别区域仅屏幕中间的三分之一区域需要进行图像识别触压时间触压屏幕的毫秒数正好是角色与落点距离数值的两倍例如，距离为500个像素点，那么就需要持续按下1000毫秒该比例适用于1280*720分辨率的设备，不同设备可能需要适当调节? 图5-1 识别区域（阴影部分）附录运气好时，机器人可以自动玩到1000分github...
图像识别：微信跳一跳机器人
识别区域仅屏幕中间的三分之一区域需要进行图像识别触压时间触压屏幕的毫秒数正好是角色与落点距离数值的两倍例如，距离为500个像素点，那么就需要持续按下1000毫秒? 图5-1 识别区域（阴影部分）附录运气好时，机器人可以自动玩到1000分:)github：autojump.net参考文章：.net开发一个微信跳一跳辅助程序参考书籍...
手机屏幕缺陷检测
手机屏幕缺陷检测应用机器视觉和图像处理技术对手机产线上的手机液晶屏幕的外观进行智能检测识别产品缺陷 对缺陷进行详细分类 提升检测效率和精准率 减少流程中的等待时间机器视觉 缺陷检测 缺陷分类 产品外观检测 手机屏幕缺陷检测 手机屏幕缺陷检测 应用深度学习技术解决手机制造行业生产过程中屏幕缺陷识别判定...
基于Caffe 框架的AI图像识别自动化
但是caffe最开始设计时的目标只针对于图像，没有考虑文本、语音或者时间序列的数据，因此caffe对卷积神经网络的支持非常好，但是对于时间序列rnn，lstm等支持的不是特别充分。 一、自动化检测结合ai图像识别效果图 效果：caffe训练的模型，企鹅电竞app中对当前整个手机屏幕中的某一个特征弹幕识别率可达95%以上...
发票编号识别、验证码识别 ，图像分割
这个demo的初衷不是去识别验证码，是把验证的图像处理方式用到其他方面，车票，票据等。 本文完整源码 获取方式：关注微信公众号 datayx 然后回复 图像识别 即可获取。 这里最后做了一个发票编号识别的的案例：地址：http:v.youku.comv_showid_xmti1mzuxndy3ng==.htmldemo中包含一个验证码识别处理过程的演示程序，一...
【快报】谷歌收购图像识别公司 | 机器学习修复神经系统
新智元 ai daily1谷歌收购法国图像识别公司moodstocks? 谷歌昨天宣布收购巴黎初创公司moodstocks，该公司为智能手机开发基于机器学习的图像识别技术。 收购的具体条款并没有披露。 moodstocks团队将搬到谷歌在巴黎的研发中心。 谷歌巴黎研发中心负责人称，谷歌将利用moodstocks的成果来改进谷歌现有的图像搜索功能...
冀永楠：浅谈构建图像识别系统的方法
本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入，讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用，为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。 下面是冀永楠老师关于浅谈构建图像识别系统方法的总结。 讲师介绍：冀永楠博士毕业于英国诺丁汉大学计算机系。 2004年起从事机器学习的研究和应用...
抓取百度指数引发的图像数字识别
没办法，打算曲线救国，我们直接模拟鼠标移动，然后截取悬浮的黑框图片，再进行图像识别，得到百度指数。 新的思路就是这样，开搞。 具体步骤如下：模拟...要确保viewbox出现后才能进行屏幕截图。 rangle的构建我们想要的是这个图片中的数字，并不是整个屏幕的截图，所以需要我们构建rangle，把真正的数值从屏幕...
王晓刚：图像识别中的深度学习
深度学习在物体识别中的应用imagenet图像分类深度学习在物体识别中最重要的进展体现在imagenet ilsvrc3挑战中的图像分类任务。 传统计算机视觉方法在此测试集上最低的错误率是26.172%。 2012年，欣顿的研究小组利用卷积网络把错误率降到了15.315%。 此网络结构被称为alex net，与传统的卷积网络相比，它有三点...
别磨叽，学完这篇你也是图像识别专家了
图像识别是当今深度学习的主流应用，而keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架，所以搞图像识别，你也得强调速度，不能磨叽。 本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构，迅速达到图像识别技术前沿。 作者 | adrian rosebrock译者 | 郭红广编辑 | 鸽子? 几个月前，我写了一篇关于如何使用已经训练好的卷积（预...
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...
深度学习图像识别项目（中）：Keras和卷积神经网络（CNN）
它是一款存在于宠物小精灵世界中的设备，可以识别神奇宝贝。 你可以把它想象成一款可以识别神奇宝贝的智能手机应用程序。 keras和卷积神经网络上篇文章中，我们学习了如何快速构建深度学习图像数据集 ，我们使用该文章中介绍的过程和代码来收集，下载和整理磁盘上的图像。 现在我们已经下载和组织了我们的图像...
初探 Core ML：学习建立一个图像识别 App
如此一来一般的开发者们也将能够制作出图像识别、语言处理、输入预测等等功能。 听起来是不是很酷呢？ 让我们开始吧。 示例 app 概览接下来要制作的 app 相当地简单。 这个 app 能够让使用者拍照或是从相簿中选择一张相片，然后机器学习演算法将会试着辨识出相片中的物品是什么。 虽然可能无法每次都识别成功，但你...
学界 | 继图像识别后，图像标注系统也被对抗样本攻陷!
这一技术還能够帮助视觉上有障碍的人了解新闻、社交网站等媒体上的图像的含义。 图像标注系统中的对抗样本同样有着严重的危害。 想象一下，你的图片经过肉眼无法察觉的改造后，自动标注系统可能会对这张图片生成任何无关、完全相反甚至恶意的描述。 与仅由卷积神经网络（cnn）构成的图像识别分类器相比，图像标注系统...
技术要点|Python监控学生端电脑屏幕自动识别学习状态
技术要点：1）使用pillow扩展库进行屏幕截图； 2）使用多线程监听学生端连接； 3）使用tcp协议传输屏幕图像； 4）使用标准库zlib进行数据压缩； 5）使用ocr提取屏幕截图中的文字。 具体实现：1、下载软件http:digi.bib.uni-mannheim.detesseracttesseract-ocr-setup-4. 00. 00dev.exe，安装，选择语言包，基本上只选...
