不是海碗 不是海碗
1年前
人脸识别之人脸检测的重要性
在整个人脸识别的整个工程当中,必然是少不了人脸检测的,它承担着很重要的职责。首先摄像头在捕捉到的图像中,需要用人脸检测技术,检测这张图片当中是否有人脸,检测到人脸以及人脸的位置之后,才进行后续的特征提取、特征对比等步骤,最后才形成一个完整的人脸识别过程。
Wesley13 Wesley13
2年前
IP地址定位之IP画像——如何形成IP用户画像?
IP用户画像系统的研究内容,包含采集IP用户的网络行为数据、对IP知识库进行特征提取等。那么我们如何形成用户画像?如图1所示,以在线广告领域的应用为例,介绍IP用户画像的形成流程,一共分为四步。!image.png(https://oscimg.oschina.net/oscnet/up1b0a82a7ce8647ce500b822e4bc8731
四儿 四儿
7个月前
语音识别技术:现状、前景与挑战
一、引言随着科技的快速发展,语音识别技术已经逐渐融入我们的日常生活,且在各个领域展现出广阔的应用前景。本文将探讨语音识别技术的当前状况、未来发展趋势以及所面临的挑战。二、语音识别技术的现状1.基本原理:语音识别技术主要涉及声音信号的采集、预处理、特征提取和
四儿 四儿
6个月前
语音识别技术:端到端的挑战与解决方案
一、引言随着人工智能技术的不断发展,语音识别技术得到了越来越广泛的应用。端到端语音识别技术是近年来备受关注的一种新型语音识别技术,它能够直接将语音转换成文本,省略了传统的语音特征提取步骤。本文将探讨端到端语音识别技术的挑战与解决方案。二、端到端语音识别技术
灵吉菩萨 灵吉菩萨
1个月前
经典机器学习 :神经网络、反向传播算法以及正则化
深度学习是一种机器学习的分支,它使用具有多个中间层(隐藏层)的神经网络模型,通过大量的数据来训练模型,从而实现模式识别和特征提取的能力。深度学习的核心是神经网络的设计和优化。计算机视觉是通过计算机对图像和视频进行分析和理解的一门技术。它涉及到图像处理、模式
四儿 四儿
10个月前
人脸识别技术的精度提高及其应用
人脸识别技术是一种重要的生物识别技术,广泛应用于安全防护、金融支付、门禁系统等领域。为了提高人脸识别技术的精度,研究人员采用了多种方法,如深度学习、特征提取、图像处理等。其中,深度学习的方法在人脸识别领域取得了很好的效果。通过训练大量的图像数据,深度学习模
卷积神经网络表征可视化研究综述
卷积神经网络表征可视化研究综述(1)转载自:人工智能技术与咨询源自:自动化学报作者:司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,