svm與圖像識(shí)別SEARCH AGGREGATION
回答:前幾年我做過(guò)一個(gè)鋼廠眾多監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)釆集系統(tǒng)，用戶界面是瀏覽器。數(shù)據(jù)庫(kù)是postgresql,后臺(tái)中間件是python寫(xiě)。因?yàn)獒娂瘮?shù)據(jù)是海量的，所以所有數(shù)據(jù)通過(guò)多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，也傳遞給一個(gè)python字典，里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)刷新時(shí)，通過(guò)CGI和socket,對(duì)于authorized的session ID,就可以直接從后臺(tái)內(nèi)存里的這個(gè)字典獲...
jonh_felix
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回答:最早聽(tīng)到人臉識(shí)別概念還是從科幻電影中，通過(guò)一個(gè)人的面部特征，機(jī)器可以知道你是誰(shuí)。隨著技術(shù)的進(jìn)步，人臉識(shí)別已經(jīng)走入了人們的生活，iPhone手機(jī)上的Face ID就是其中的代表產(chǎn)品，第一次讓這項(xiàng)技術(shù)與消費(fèi)者有了近距離的接觸。Face ID于2017年在iPhone X上推出，該技術(shù)取代了蘋(píng)果的Touch ID指紋掃描系統(tǒng)。Face ID使用True Depth攝像頭系統(tǒng)，該系統(tǒng)由傳感器、攝像頭和位于...
Binguner
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問(wèn)題描述:關(guān)于如何識(shí)別虛擬主機(jī)服務(wù)器這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？
ernest
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回答:人臉識(shí)別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的最新應(yīng)用，它利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物統(tǒng)計(jì)技術(shù)，在各種背景下識(shí)別出人臉，更進(jìn)一步可以實(shí)施跟蹤，它基于人的臉部特征，屬于生物識(shí)別技術(shù)。人臉識(shí)別的過(guò)程可以分成人臉檢測(cè)，人臉跟蹤和人臉比對(duì)三個(gè)過(guò)程。人臉檢測(cè)是在動(dòng)態(tài)背景或者復(fù)雜背景下將人的面部找到，并從背景中分離出來(lái)。找到人臉，有數(shù)種方法可以實(shí)施。1.設(shè)計(jì)人臉的標(biāo)準(zhǔn)模板，然后系統(tǒng)將采集到的圖像和標(biāo)準(zhǔn)人臉模板進(jìn)行對(duì)比，從匹配程度上判斷是...
BicycleWarrior
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...代碼，print 茍.... 言歸正傳，驗(yàn)證碼識(shí)別主要分兩部分：圖像分割和識(shí)別。其中，分割驗(yàn)證碼是最麻煩的，因?yàn)榛緵](méi)有一勞永逸的分割方法。 本文基于opencv2.4，有興趣的可以去了解一下。 圖像分割 我們先來(lái)看看教務(wù)的驗(yàn)證...
...件的迭代，智能家居產(chǎn)品逐步走進(jìn)千家萬(wàn)戶，語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等AI相關(guān)技術(shù)也經(jīng)歷了階梯式發(fā)展。如何看待人工智能的本質(zhì)？人工智能的飛速發(fā)展又經(jīng)歷了哪些歷程？本文就從技術(shù)角度為大家介紹人工智能領(lǐng)域經(jīng)常提到的幾...
...件的迭代，智能家居產(chǎn)品逐步走進(jìn)千家萬(wàn)戶，語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等AI相關(guān)技術(shù)也經(jīng)歷了階梯式發(fā)展。如何看待人工智能的本質(zhì)？人工智能的飛速發(fā)展又經(jīng)歷了哪些歷程？本文就從技術(shù)角度為大家介紹人工智能領(lǐng)域經(jīng)常提到的幾...
...HOG）作為特征向量。在計(jì)算HOG之前，使用其二階矩來(lái)校正圖像： def deskew(img): m = cv2.moments(img) if abs(m[mu02]) < 1e-2: return img.copy() skew = m[mu11]/m[mu02] M = np.float32([[1, skew, -0.5*SZ*ske...
... Ilya Sutskever 成為了 ImageNet 2012 冠軍之后，CNN 已經(jīng)變成了圖像分割的標(biāo)配。實(shí)際上，從那時(shí)起，CNN 已經(jīng)在 ImageNet 挑戰(zhàn)上面戰(zhàn)勝了人類。 雖然這些分類結(jié)果令人印象深刻，但是比真實(shí)的人類視覺(jué)理解還是要簡(jiǎn)單很多。 在分類中...
...），并且通過(guò)實(shí)現(xiàn)和改進(jìn)真的可以有一個(gè)較好的提升。在圖像表示中，為了編碼類的相關(guān)性和類的具體信息，文章提出了一個(gè)深度判別和可共享的特征學(xué)習(xí)一個(gè)新局部特征的學(xué)習(xí)方法。該方法旨在分層學(xué)習(xí)特征變換濾波器組，將...
...簡(jiǎn)單！在本文中，我們將看到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）如何在圖像實(shí)例分割任務(wù)中提升其結(jié)果。自從 Alex Krizhevsky、Geoff Hinton 和 Ilya Sutskever 在 2012 年贏得了 ImageNet 的冠軍，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就成為了分割圖像的黃金準(zhǔn)則。事實(shí)上，從那...
...傳播，（隨機(jī)）梯度下降 現(xiàn)在有一個(gè)模型，能對(duì)輸入的圖像各種可能的類別進(jìn)行評(píng)分。我們會(huì)引入損失函數(shù)Loss Function（或叫代價(jià)函數(shù) Cost Function）定量的衡量該模型(也就是權(quán)重W)的好壞，其原理是——輸出結(jié)果與真實(shí)結(jié)果之間...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
付永剛
Eric
