计算机的情绪识别能用来做什么？ 绝大多数的人可能还停留在当年看的美剧《Lie to me》的阶段，想着把情绪识别当测谎仪用，抓疑犯？斗小三？...这个例子趣味性的阐述了情感识别在获得关注度上的应用。我们不难想象到“情感经济”的到来。事实上，我们每个人都经历过这种奇怪的交换，用“目光”换各种各样的东西。...手机能追踪你的情绪么？ 如何设计一款“有情感”的移动应用呢？最基础的就是从收集数据开始。...Emotion Sense 每天都会向用户推送几次几个简单的调查问卷，询问用户的情绪状态，用户也可以自己打开应用记录下自己的情绪状态。同时，这个应用会利用手机其他传感器的数据，将两组数据进行对比。...2013 年时，这个团队就曾发布过一份有意思的研究报告，研究手机应用与用户行为之间的关系。在那份报告中，他们就指出，Emotion Sense 在情绪识别上的准确性已经超过 70%。 摘自：36氪
首先介绍应用背景，包括面临的技术挑战、典型应用场景、系统实施框架等。...接着介绍搭建图文识别模型过程中经常被引用到的多种特征提取基础网络、物体检测网络框架，以及它们被应用到图文识别任务中所面临的场景适配问题。...这是因为，场景文字识别技术可以被看成是传统OCR技术的自然演进与升级换代。 图像文字检测和识别技术有着广泛的应用场景。...本章将简单温习一下这些基础网络、网络框架的实现原理，并介绍图文识别任务中应用它们时所面临的各种场景适配问题。 基础网络 图文识别任务中充当特征提取模块的基础网络，可以来源于通用场景的图像分类模型。...、不规则形变文本行识别等应用中，字符级检测模型是一个关键基础模块。
首先介绍应用背景，包括面临的技术挑战、典型应用场景、系统实施框架等。...接着介绍搭建图文识别模型过程中经常被引用到的多种特征提取基础网络、物体检测网络框架，以及它们被应用到图文识别任务中所面临的场景适配问题。...图像文字检测和识别技术有着广泛的应用场景。...本章将简单温习一下这些基础网络、网络框架的实现原理，并介绍图文识别任务中应用它们时所面临的各种场景适配问题。 基础网络 图文识别任务中充当特征提取模块的基础网络，可以来源于通用场景的图像分类模型。...如下图，训练好字符检测器后，可以在数据流水线中加入合适的文本结构分析模块，以输出符合应用场景格式要求的文本内容。该文作者例举了多种文本结构分析模块的实现方法。
对于自然场景的文字识别我们会遇到了许多不规则裁剪的图像，其中包含文本表示。虽然已经引入了许多复杂的想法来从图像中提取确切的文本。...大多数时间模型无法预测文本或字符，因为我们正在处理自然场景图像。 基本上，如果我们选择任何模型，我们会发现所有模型都有一个共同点，即 自注意力self-attention。...在将图像翻译成文本的情况下，很难理解特征图并创建依赖关系。...简而言之，我将解释两个模型，它们使用强大而复杂的方法将二维 CNN 特征直接连接到基于注意力的序列编码器和解码器，以整体表示为指导，并使用 ResNet 和 Transformer 的概念来解决图像文本识别问题...最重要的是，我们可以在可行的时间内将并行化应用于训练。
在检测到图像后，我们也必须识别它。 FOTS的完整形式是快速定向文本点亮。可以在任何自然场景中检测和识别任何文本。 ?...在上面的图像中，FOTS给出了结果，它检测到“间隙”文本区域和图像(场景)中的所有文本区域，并识别出它是“间隙”、“50”和“GAP”等。这就是我们在这篇文章中要做的。...现在这个任务可以用两个不同的部分检测和识别来完成。在检测部分检测场景中的文本区域，在识别部分识别文本，什么是文本?...在本文“FOTS”中，他们同时进行了检测和识别，这是端到端系统，意思是如果我们给出一个有文本的场景，那么它将返回检测到的文本区域，并对文本进行识别。...本文介绍了一种从不同背景的场景中检测文本的方法。该网络使用的架构由卷积层、池化层和规范化层组成。 这个网络的灵感来自于u形网络，正如你所看到的，从特征提取器的中层，我们将信息提取到特征合并分支。
2015年11月11日，微软宣布其Oxford项目将开放一个可用于情绪识别的API。微软一位负责技术与研究的人员表示该API可帮助市场营销人员评估顾客对商店展示效果、电影或食物的反应。...商家可以用这个软件来创造一个客户工具，例如一个可以从照片中识别情绪并根据不同情绪给出不同选项的应用。根据微软介绍，该API应用该公司的云端情感识别算法来确定特定时刻某张照片中人的情绪。...微软表示，该API以一张图片作为输入，从其中每张人脸的多个表情中找到表情，并利用人脸识别应用程序画出人脸的边界框。这些情绪与面部表情相关，而表情是超越文化和国界的，且可以被情感应用程序识别。...Oxford项目计划在2015年末公布三项应用的测试版本，分别是视频识别、说话人识别和其他定制智能识别服务。...Oxford视频识别项目部分基于微软的摄影应用Hyperlapse的工作，可以用于分析视频并自动编辑视频。说话人识别根据人的独特声音特征来完成识别过程。
STR任务简介 许多场景图像中包含着丰富的文本信息，对理解图像信息有着重要作用，能够极大地帮助人们认知和理解场景图像的内容。...场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生，如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。...在场景文字识别任务中，我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合，免除人工定义特征，避免字符分割，使用自动学习到的图像特征，完成端到端地无约束字符定位和识别。...本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。...任务如下图所示，给定一张场景图片，STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.
当我们谈到情绪识别的时候，就不得不提一个在这个领域做出了巨大贡献的人——埃及科学家 Rana el Kaliouby。...回到电脑的情绪识别，其实做法就是在面部提取一些关键的点，将那些相对不变的“锚点”，比如鼻尖，最为一些参考的固定点，然后用像嘴角这样的点来判断你做出的表情。...Ekman，那个提出 FACS 的心理学家则和别人合作创立了 Emotient，也是一款情绪识别的软件，同样是利用机器学习的方法通过海量的数据学习构建一个准确的表情识别框架。 ?...这些软件自然有广泛的应用前景。...目前，情绪识别已经被广泛运用于商业，未来还将会有更加多样的运用前景。 摘自：36氪
基于文本挖掘的网络运营主要包括管理类应用和内容类应用，在文本挖掘的应用场景（上）：管理类应用中我们介绍了管理类应用，本文我们接着介绍内容类应用。...典型应用之一就是信息检索，该任务主要是从海量的数据库中提取满足用户信息需求的文本内容，常采用一些文本分类技术来解决具体的检索问题。...另外一种常见的应用是垃圾信息过滤，如对手机中诈骗短信、骚扰短信的自动识别、对电子邮件中的广告邮件、垃圾邮件进行识别等。...文本挖掘可以有效地解决有用信息识别的需求，帮助用户更好地专注于对自己有价值的信息上，而不需要为无关的内容所耗费精力。同时，该技术也降低了用户被“骚扰”或被“欺骗”的系统风险。...5 内容管理 在线内容管理是比较广泛的一类技术应用，包括：文本的分类、聚类以及一系列可以更好地对原有文本内容进行结构化组织和展示的技术手段。
Vedastr的特性 STR(Scene Text Recognition)的任务是识别文字框中的内容。...使用预训练模型实现一个demo 举个简单的例子： 下载 TPS-ResNet-BiLSTM-Attention 下载vedastr，按照Installation进行安装 激活conda环境，运行demo文件，识别的结果就会显示在你的终端窗口上
概要 文本历史可以追溯到数千年前。在广泛视觉应用场景中，文本所携带的丰富语义信息非常重要。故自然场景文本识别已经成为计算机视觉和模式识别的活跃研究领域。...本文旨在总结与场景文本识别相关的基本问题和最新技术；介绍新的见解和思路；对现有公开资源进行综合回顾；指出今后的工作方向。...总而言之，这篇文献综述试图展示了场景文本识别领域的整体情况，为进入该领域的初学者提供了全面参考。...在视觉应用任务中，文本携带的丰富语义信息非常重要：例如图像搜索、智能检查、工业自动化、机器人导航、和实时翻译。...在自然场景中识别文本，也称为场景文本识别（scene text recognition，STR），通常被认为是一种特殊的光学字符识别（OCR）。
基于文本挖掘的网络运营主要包括两类应用：第一种，是通过文本分析技术和传统统计分析技术的结合了解用户行为，一般称为在线文本分析的管理类应用；另一种，是将文本分析技术用于文本信息处理，将处理过的文本内容直接作为在线服务的输出结果推送给用户...，也称为在线文本分析的内容类应用。...典型的场景有：酒店定价、娱乐项目定价、飞机航班定价、图书及音像制品定价、电影票价的折扣措施、制定卖场产品的促销计划等。...基于社交媒体的文本数据进行市场预测仍有很大技术应用潜力。 广义的需求预测还包括对证券市场中股票价格的判断。...用户的情感信息可以帮助网站运营者以及进行在线销售的商家及时地发现用户对于当前产品的负面情感，更好地对在线销售的前、中、后等各个环节中出现的问题进行危机管理，尽可能地及时消除用户在体验产品和服务时产生的不满情绪
这些工具可以有许多应用，例如，改善人机交互或帮助医生识别精神或神经疾病的迹象(例如，基于非典型的语音模式、面部特征等)。...迄今为止，大多数识别图像中情绪的技术都是基于对人们面部表情的分析，其隐藏条件是认为这些表情最能传达人类的情绪反应。...过去的研究表明，同时分析面部表情和与上下文相关的特征可以显着提高情绪识别工具的性能。...“关键思想是将人脸隐藏在视觉场景中，并基于注意力机制寻找其他上下文。” 研究人员开发的CAER-Net网络结构由两个关键的子网络和编码器组成，分别提取图像中的面部特征和上下文区域。...研究人员在一系列实验中使用使他们收集的数据集和一些数据集来评估他们的情绪识别技术。研究发现表明，正如之前的研究表明的那样，分析面部表情和上下文信息可以显著提高情绪识别工具的性能。
随着人工智能技术的迅速发展，场景文本识别技术在教育领域的应用也越来越受到重视。本文将介绍如何利用场景文本识别技术打造学习助手，以提高教育教学的效率和质量。...发展历程在过去的几年里，场景文本识别技术取得了长足的发展。随着深度学习技术的不断进步，现代的场景文本识别系统已经能够在各种复杂的场景下准确地识别文本信息。这为我们开发学习助手提供了坚实的基础。...实例说明为了更好地理解和应用场景文本识别技术，我们将结合一个实际的案例进行说明。案例：智能批改作业系统1. 场景描述假设我们有一个在线教育平台，学生可以在上面提交作业，并且教师可以批改作业并给予反馈。...模型训练：选择合适的场景文本识别模型，并使用准备好的数据集进行训练。系统部署：将训练好的模型部署到在线教育平台中，并与批改系统进行集成。应用测试：测试系统的性能和准确率，并根据反馈进行调整和优化。...THE END在本文中，我们深入探讨了场景文本识别技术在教育领域的创新应用，并详细介绍了其部署过程。通过实例说明和代码解释，读者能够更全面地理解和应用这一技术。
该论文针对目前主流的场景文字识别（STR）模型，提出了一种高效的基于优化的对抗攻击方法。这是对抗攻击在场景文本识别模型中的首次尝试和研究。...3）STR模型的编码器往往利用RNN结构来提取文本图像的上下文序列特征，而不是非序列任务中常用的CNN。...进一步，本文将攻击分为有目标攻击和无目标攻击，有目标攻击是指攻击目标模型使它不仅识别错误并且识别成指定的序列标签，无目标攻击是指识别结果错误即可。...因此该文章假定输入的场景文本图片为x，相应的Ground-truth为l={l0, l1,…, lT}，T为序列的长度。...将这个应用到一般情况，改变目标序列中k个字符，则l’可以分为k+1个部分，即1个没有改变的字符组和k个改变的字符。因为上列公式中第一项是常数项，所以损失函数可以改写为： ?
随着互联网和智能技术的进步，在车站、景区、大型活动等与售票相关的场景，可以看到自助售票应用，有一些会采用到人脸识别技术。那么，在售票场景，人脸识别有哪些应用和作用？...timg.jpg 售票场景，人脸识别应用 在售票场景，可部署应用人脸识别自助收银机，人们线下可自助售票。...售票场景，人脸识别应用的作用 在售票场景应用人乱识别，可通过人脸识别技术加强购票者的身份验证，保证人证合一，实现实名制购票，有效避免黄牛党，买到假票的现象。...人脸识别自助售票，一定程度上减少操作，节约排队等待的时间，提升购票体验。 在售票场景，人脸识别的应用可以提升人们的体验，给人们带来不一样的感觉。...未来，人脸识别系统应用在更多的场景，实现更多的功能应用，在应用领域场景实现人脸识别产品智能应用。
受启发于深度卷积神经网络在视觉理解任务(LeCun 等，1998)的成功应用，堆叠多层神经网络的无监督特征学习方式被广泛应用于自然场景文本识别任务( Wang 等， 2012; Liu 等，2016c;...随着待匹配字典规模的增加，算法的搜索空间也大大增加，因此，依赖于字典匹配获取最佳识别结果的自然场景文本识别算法很难直接应用于实际的应用中。...图像预处理能够通过改善输入自然场景文本图像的质量，显著地提高后续识别网络的识别性能。虽然近年来自然场景文本识别算法获得了迅猛发展，但是上述基础的图像预处理方案却很少在领域中应用。...早期，Su 和Lu(2014) 应用方向梯度直方图(HOG)特征描述子构建自然场景文本图像的序列文本特征。...受启发于循环卷积神经网络在图像分类中的成功应用，Wang 和Hu(2017)设计了一个门控循环神经网络，通过控制识别模型内部视觉特征的信息流动，改善自然场景文本的序列特征表征。
得益于CTC 算法在语音处理领域的成功应用，一些研究人员(Su 和Lu，2014;He 等，2016b;Shi 等，2017b)率先将其应用于自然场景文本识别算法中以改善解码性能。...Hu 等人(2020)应用图卷积神经网络改善基于CTC 算法解码的自然场景文本识别算法的识别精度和鲁棒性。...尽管该方法在一定程度上改善了识别性能，但是并没有从根本上解决CTC 算法应用于二维预测任务的难点。因此，基于CTC 的自然场景文本识别算法仍然存在使用场景的限制。...将CTC 算法应用于解决2 维预测问题是未来领域研究中一个有潜力的研究方向。----3.2.2.2基于注意力机制的无需分割的场景文本识别方法基于注意力机制的自然场景文本识别算法。...相关算法大致包括: (1)应用注意力机制解决二维的预测问题。对于不规则的自然场景文本识别而言，文本字符的不规则排布显著增加了识别的难度。
解读未知：文本识别算法的突破与实际应用 1.文本识别算法理论 背景介绍 文本识别是OCR（Optical Character Recognition）的一个子任务，其任务为识别一个固定区域的的文本内容...具体地，模型输入一张定位好的文本行，由模型预测出图片中的文字内容和置信度，可视化结果如下图所示： 文本识别的应用场景很多，有文档识别、路标识别、车牌识别、工业编号识别等等，根据实际场景可以把文本识别任务分为两个大类...规则文本识别：主要指印刷字体、扫描文本等，认为文本大致处在水平线位置 不规则文本识别： 往往出现在自然场景中，且由于文本曲率、方向、变形等方面差异巨大，文字往往不在水平位置，存在弯曲、遮挡、模糊等问题...该结构被验证有效，并广泛应用在文本识别任务中。Rosetta[2]是FaceBook提出的识别网络，由全卷积模型和CTC组成。...它试图从输入的文本图像中定位每个字符的位置，并应用字符分类器来获得这些识别结果，将复杂的全局问题简化成了局部问题解决，在不规则文本场景下有比较不错的效果。
随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别在人脸识别、人脸验证、人证对比、人脸美化编辑等四个方面应用非常的广泛。...1、场景分类● 人脸识别：安防监控识别、人脸门禁、明星脸、VIP身份识别等等● 人证对比：金融领域身份认证、考勤打卡、登机安检、考试身份认证等等● 人脸编辑：人脸美化、人脸贴纸等特效等等● 人脸验证：刷脸支付...这种业务系统的流程一般都是先在业务系统对人脸、个人证件的采集，然后在登陆系统、支付场景等使用前端图像和服务器上的图像进行对比，来验证身份。...3、金融领保险应用3.1 金融行业在互联网金融行业当中，可以通过人脸的识别来针对客户开展办卡业务。...4.2 高铁站进站人脸识别闸机目前高铁进站基本都是采用了非常精准的刷脸进站人脸识别技术。
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