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出品 | 人脸最全知

》等法律法规,为人脸在金融、安防、医疗等领域的普及打下了坚实的基础,扫了政策障碍。 作为最早投入深度学习技术研发的人团队,在多年布局的关键技术基础之上,中国香港中文大学教授汤晓鸥率领的团队迅速取得技术突破。 一些比较先进的人脸系统甚至可以支持有条件的过滤掉不符合人脸质量要求或者是晰度质量较低的人脸,尽可能的做到晰精准的采集。 不过在实际的生活中,每个人的人脸相对于摄头而言并不是保持静止不动的,相反则是处于高速的运动状态之中,摄机采集到的人脸会因为人脸的姿态、表情、光线、装饰物等不同而呈现出完全不同的样子,也极有可能会出现采集到的人脸晰 ,将会从现在的十万百万级提升至未来的十亿级甚至是百亿级;二是质级的提升,将会由主流的2D 人脸提升至各种关键特征点更为明显和晰的3D 人脸; 三是人脸的类型提升,将会采集每个人在各个不同的姿态

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【python 从菜鸟

Program Files\下 5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = 'C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 二、英文 三、验证码 ? ? ? 二、实现源代码 1、英文 #-*-coding:utf-8-*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import time Python27\Lib\site-packages\pytesseract\test.png') code = pytesseract.image_to_string(image) print(code) 2、验证码 img = image.convert('L') # 把片变成二值

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。 您将学习如何使用Python或C ++ 将分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型中提取更高级的功能,这些功能可能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。 在这种情况下,我们正在演示对象,但是您应该可以在各种领域中使用与您已经找到或训练过的其他型号相似的代码。我们希望这个小例子为您提供如何在您自己的产品中使用TensorFlow的一些想法。

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    大学发布:人脸最全知

    本期我们推荐来自大学副教授唐杰领导的学者大数据挖掘项目Aminer的研究报告,讲解人脸技术及其应用领域,介绍人脸领域的国内玩人才并预测该技术的发展趋势。 ;其后,《安全防范视频监控人脸系统技术要求》、《信息安全技术网络人脸认证系统安全技术要求》等法律法规,为人脸在金融、安防、医疗等领域的普及打下了坚实的基础,扫了政策障碍。 一些比较先进的人脸系统甚至可以支持有条件的过滤掉不符合人脸质量要求或者是晰度质量较低的人脸,尽可能的做到晰精准的采集。 不过在实际的生活中,每个人的人脸相对于摄头而言并不是保持静止不动的,相反则是处于高速的运动状态之中,摄机采集到的人脸会因为人脸的姿态、表情、光线、装饰物等不同而呈现出完全不同的样子,也极有可能会出现采集到的人脸晰 ,将会从现在的十万百万级提升至未来的十亿级甚至是百亿级;二是质级的提升,将会由主流的2D 人脸提升至各种关键特征点更为明显和晰的3D 人脸; 三是人脸的类型提升,将会采集每个人在各个不同的姿态

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    ——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数字构成,正确地这些手写数字是机器学习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步: ***自编码******************* 03结果展示 最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果: 10个 MNIST 数据集的原始数字

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 概括来说aircv.find_template 主要做了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取可信度; 5、求取位置。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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    H5

    对比 ---- 1、百度 发现百度的片搜索率不是特,下面为测试片跟测试后的结果: 测试片: 下面为测试后的结果: 2、采用 tesseract.js 后结果 H5 (采用Tesseract.js 进行) ---- 简单的文案之类的,的还算可以,但是稍微复杂点的,准确率就不是那么好了,在学习中。。。 第一个参数,可以是 img 路劲地址,可以是片base64位的二进制码、也可以是Image对象 等。 附上实现的代码: <! ,initial-scale=1,shrink-to-fit=no,user-scalable=no,minimum-scale=1,maximum-scale=1"> <title> :33%}</style> </head> <body> <fieldset> <legend>

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    之GridMask

    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

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    之augmix

    augmix: https://github.com/google-research/augmix

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    Python3 (一)

    1.Python3.x(我是用的是Python3.6.5),这个问题不大,只要3.4以上就OK。

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    Python3 (二)

    三、均值hash 下面的例子是使用了素平均值,又叫均值哈希。 优点:均值哈希较为简单。 缺点:对灰度的平均值特敏感,也不具备旋转不变性。 把缩小为8 * 8,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (8, 8), cv2.INTER_LINEAR) hamming(h3,h4)) 结果: 1&2 --> 1 1&3 --> 0 1&4 --> 1 2&3 --> 1 2&4 --> 1 3&4 --> 1 四、余弦感知哈希 为了提升更好的效果 优点:能够处理旋转形。 缺点:只能够变形程度在25%以内的片。 步骤: 1.缩小尺寸:将缩小到32*32,并转为灰度。 2.计算DCT:对进行二维离散余弦变换。 把缩小为32 * 32,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (32, 32), cv2.INTER_LINEAR

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/126504 效果: (目标检测中) ?

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    大学张长水教授:机器学习和(附视频、PPT下载)

    本篇干货整理自大学自动化系教授张长水于2018年4月27日在大学数据科学研究院第二届“大数据在”高峰论坛主论坛所做的题为《机器学习和》的演讲。 张长水:大家好,我来自大学自动化系,主要做机器学习和的研究。 二、大量的样本 比如我们要大学的“”,通常的做法是收集“”的各种各样的,所谓各种各样的就是说要包括不同的字体,不同的光照,不同的背景噪声,不同的倾斜等,要想把“”字好,就需要收集上很多这样的样本 比如大学的“”,只有一个模板,是否能够把文字做好。更极端的例子,能不能做到一个样本都没有,也就是说,机器在没有见过狗的情况下,是否能把狗出来,这都是研究人员关心的事情。 优化神经网络模型结构新方法 | 张长水云栖大会分享 2015年11月26日张老师在RONGv2.0---处理与大数据技术论坛上所做的题为《机器学习与》的演讲,分享了关于机器学习和的研究及进展

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    智能采用了什么原理?智能有哪些应用?

    ,那么智能采用了什么原理? 智能有哪些应用? 智能采用了什么原理? 人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的,其中技术就是现在发展比较火爆的重要领域,对于各种都可以通过人工智能进行,从而达到各种目的,很多人会问智能采用了什么原理? 智能是通过的特征为基础从而达到结果的,每个都会有自己的特征,在完整的库里面就可以找寻出相同特征的。 智能有哪些应用? 智能这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础的技术已经能够应用到很多方面的,那么智能有哪些应用?

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    (三)cifar10.py

    tensor_name + '/activations', x) #tf.summary.histogram(tags, values, collections=None, name=None) 用来显示直方信息 创建直方及衡量x的稀疏性,并在tensorboard展现出来。 应用计算后的梯度 apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step) # 为可训练的变量添加直方 for var in tf.trainable_variables(): tf.summary.histogram(var.op.name, var) # 为梯度添加直方 for

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    的原理、过程、应用前景,精篇!

    简单分析了技术的引入、其技术原理以及模式等,之后介绍了神经网络的技术和非线性降维的技术及技术的应用。 从中可以总结出处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开技术,研究技术具有重大意义。 1、技术的引入 是人工智能的一个重要领域。 的发展经历了三个阶段:文字、数字处理与、物体,顾名思义,就是对做出各种处理、分析,最终我们所要研究的目标。 人类的也不单单是凭借整个存储在脑海中的记忆来的,我们都是依靠所具有的本身特征而先将这些分了类,然后通过各个类所具有的特征将出来的,只是很多时候我们没有意到这一点 3.1神经网络的技术 神经网络技术是一种比较新型的技术,是在传统的方法和基础上融合神经网络算法的一种方法。

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    Python 做晰度

    在通常情况下,片是否晰是个感性认,同一个,有可能你觉得还过得去,而人会觉得不晰,缺乏一个统一的标准。然而有一些算法可以去量化片的晰度,做到有章可循。 我们期望的是一个单一的浮点数就可以表示片的晰度。 Pech-Pacheco 在 2000 年模式国际会议提出将片中某一通道(一般用灰度值)通过拉普拉斯掩模做卷积运算,然后计算标准差,出来的值就可以代表晰度。 实操 原理看起来比较复杂,涉及到很多信号啊片处理的相关知,下面我们来实操一下,直观感受下。 import cv2 使用了一个著名的处理库 OpenCV,关于 OpenCV 的安装这里不多赘述,需要注意的是它依赖 numpy。

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    算法集锦(14)|| 算法的罗夏测试

    随着对基于深度学习的算法的大量研究与应用,我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行和标注。 优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好,但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的时,它们的表现又会如何呢? 施测时按10张片顺序一张一张地交给受试者,要他说出在中看到了什么,不限时间,尽可能多地说出来,这一阶段称联想阶段;看完10张,再从头对每一回答询问,问受试者看到是整还是中的哪一部分,为什么这些部位所说的内容 对于这些复杂就比较难以理解了,比如第10张卡片竟被认为是托盘。 import numpy as np import pandas as pd import json 然后我们创建一个函数来返回一个dataframe,其中包含每个库前10个结果的分数,以便快速地组合每个的分数

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