本文介绍清华大学语音与音频技术实验室（SATLab）ISCSLP 2022录用论文。BERT-LID: Leveraging BERT to Improve Spoken Language Identification。这篇文章将BERT模型引入到语种识别领域。利用BERT模型的优越性，再结合下游不同的神经网络模型，提升语种识别能力，尤其是在短语音的情况下识别性能有更为明显提升。01 语
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2023-11-20 22:47:07
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行人重识别-ReID行人重识别(Person re-identification, ReID)，指利用计算机视觉技术对图像集或者视频序列中是否存在某特定目标进行判断。随着卷积神经网络(CNN)方法的广泛研究，ReID利用CNN进行特征提取并进行特征分类以实现匹配问题。任务可描述为： 给定一个Gallery集合G作为被检测集合，包含有N张图片，分属M个ID(identity)。给定一张未知ID的图片
深度学习数据集Author：louwillFrom：深度学习笔记语音识别（Speech Recognition）是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类的语音。除了传统语音识别技术之外，基于深度学习的语音识别技术也逐渐发展起来。本文对广义的自然语言处理应用领域之一的语音识别进行一次简单的技术综述。 概述自动语音识别（Automatic Speec
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2023-08-30 19:04:14
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如下代码所示，我们要实现一个功能，用户在搜索框输入搜索位置关键字，这通常是简单的关键字，需要模糊匹配搜索，比如输入“南山区”，会默认定位到深圳南山区当我们用 var geoc = new BMap.Geocoder(); geoc实例去解析关键字，输入“南山区”搜索，得到的却是北京天安门的默认经纬度// 中文搜索定位
handleSearch = (v = '深圳市', flag) =
简介基于深度卷积网络的人脸识别，流程基本上一致，如下图所示，可以看做是一个基本框架：图1 人脸识别基本框架由上图，可以看到，人脸识别分为以下几个主要步骤：输入图像：可以做一些图像前处理操作，比如：调整亮度、去噪等人脸检测：检测人脸位置，可以加入一些活体检测之类的算法人脸对齐：实际场景中，人脸一般都是歪的，需要基于人脸关键点进行对齐人脸裁剪：将对齐后人脸抠出，作为后续深度特征网络的输入人脸特征提取：
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2023-12-19 11:31:50
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1、模型识别的问题提出模型识别，通俗地理解即是对一个类别未知的对象进行归类（或者叫分类）。这里与聚类不同的是，聚类实际上是要区分出已有的样本哪些属于同一类，但并没有参考标准。而识别则事先有参考的标准，在此前提下对模型进行识别。简单抽象描述这一问题即是，现有对象，它有多种属性，此时有标准模型，如何通过一系列的方法来判断对象 2、预备知识模糊向量：所有元素均在 模糊向量可以用于表示一个模糊集 ： 其中
作者易苗，本文介绍了人脸识别的经典流程以及流程中涉及到的三个模块：人脸检测、人脸对齐、特征提取与比对，并以一种开源的人脸识别引擎—SeetaFace 为例，展示了人脸识别的算法原理，最后简要介绍了几个最新的基于深度学习的人脸识别算法以及人脸识别的应用场景。一、人脸识别算法框架介绍：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别实现了图像或视频中人脸的检测、人脸特征点的
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2023-09-17 11:37:57
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1. 马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(Markov Chain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)。它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性)，也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关，而与更早之前的状态无关。马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性，与上面
目录一、开箱即用二、性能基线三、训练3.1 训练公开数据3.2 训练自己的数据四、视频教程五、论文解读引言Loss数据集端上部署 人脸识别是目前深度学习领域应用最为广泛的领域之一，各大框架都有不错的开源项目，本文提供insightface论文的分析，对应代码为insightface，其在在三个影响人脸识别模型精度的主要因素:数据、模型和Loss上都做了相关工作，并
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2024-02-05 08:39:46
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章节一：引言在数字化时代，图像数据成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。然而，随着图像数据的急剧增加，传统的手动处理和分析方法已经无法满足我们的需求。这就引出了图像识别和计算机视觉技术的重要性。本文将介绍人工智能技术在图像识别和计算机视觉领域的应用，以及如何利用这些技术实现自动化的图像检测和识别。章节二：图像识别的基本原理图像识别是指通过计算机技术，将图像中的目标对象进行自动分类和识别
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2023-12-27 12:37:05
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架构设计复杂度
识别复杂度
大家好，我是易安！
如前所述，架构设计的核心目的是解决软件系统的复杂性。因此，在设计架构时，首先要分析系统的复杂性。只有正确分析出系统的复杂性，才能制定正确的架构设计方案，否则即使设计方案再完美先进，也会偏离正确的方向，越做越错。
例如，如果一个系统的复杂度主要来源于业务逻辑复杂、功能耦合严重，架构师却设计了一个TPS达到10000/秒的高性能架构，那么即使这个架构的性
原创
2023-06-24 21:37:54
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当前，指纹识别技术已被或坏或好的广泛应用于ICT系统。攻击者通过扫描网络获取设备指纹来关联漏洞入侵系统，安全防护者则利用设备指纹来发现系统的脆弱性，检测系统的网络异常。在工业控制系统(ICS)中，指纹识别技术亦用于发现ICS系统脆弱性，检测攻击行为等方向。本文主要分析和总结了工控安全领域的被动指纹识别技术。指纹识别是什么在ICT领域里，指纹识别是利用不同信息描述运行于网络中的设备或者软件的一种技术
工业4.0与智能制造密不可分，智能制造与机器视觉密不可分。机器视觉是近年来发展迅速的新技术，利用光学和机电一体化使机器具有视觉功能。机器视觉为工业自动化打开了一扇“新窗口”。在智能制造时代，机器视觉具有非常大的发展潜力。机器视觉使机器能够了解世界顾名思义，机器视觉是用机器代替人眼进行测量和判断。机器视觉的应用主要表现在四个方面：1、导向和定位：装载和卸载使用机器视觉定位和引导机器人手臂准确抓握。2
Gcc的编译流程分为了四个步骤，分别为：预处理（Pre-Processing）编译（Compiling）汇编（Assembling）链接（Linking）下面就具体来查看一下Gcc是如何完成四个步骤的。首先，有以下hello.c源代码 #include<stdio.h>
int main()
{
printf("Hello! This is our embedde
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2024-01-17 11:14:14
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视频结构化是指根据视频画面中呈现出的人、车、物、颜色、数字及其他属性特征，建立视频大数据结构化平台。视频被结构化后，存入相应的结构化数据仓库，存储的容量极大降低。结构化系统可以从海量资料库中查找到某张截图上的嫌疑目标，有助于进行社会治安监控的风险评估和事件预警，并可通过不同位置采集的监控资料，研判目标的行为过程。作为安防大数据最为重要的数据来源，视频图像实际上是一种非结构化的数据，它不能直接被计算
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2024-01-08 13:51:46
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浙江财经大学人工智能体验园由视频展示介绍区、机器感知区、互动体验区、机器执行区、虚拟现实区、综合应用区和互动编程体验区等六部分构成。本篇文章就来介绍与视频展示介绍区的人脸融合与视频融合相关的图像识别技术。 图像识别的概念：图像识别是指识别图像中的位置，徽标，人物，物体，建筑物以及其他几个变量的技术。图像识别技术的原理：图像识别是将原始光学信息进行逻辑分类处理的过程。 图像识别的基本步骤图像
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2023-12-28 05:26:31
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luminoth 计算机视觉是一种使用人工智能自动进行图像识别的方法，即使用计算机来识别照片，视频或其他图像类型中的内容。 最新版本的Luminoth ，一个开源的计算机视觉工具包构建的Python和使用Tensorflow和十四行诗，提供了几个改进了其前身（V 0.1）： Single Shot MultiBox Detector （SSD）模型的实现，它比已经包含的Faster R-CNN快
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2024-01-15 23:47:40
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最近项目在使用云知声SDK,遇到了不少麻烦现在总结下。自己留个记录也希望能够对有用到云知声的一个帮助。。不多说了上代码啦！！一，语义识别和语音识别（在线语音识别和语义）至于本地识别就是类型不同已备注，云知声语音识别和语义识别是在一起的，这个大家使用时可注意了。语音识别我这边就直接转换成了String了，语义识别可能大家要根据自己需求去解析了。返回的是Json格式字符串首先初始化key和secret
一、什么是数据资产？1.1、数据的来源数据是由企业过去经营过程中交易或事项积累下来的数字化记录，不仅包含传统意义上的数据，还包括文本、声音、图像、照片和视频等类型的数据，也包括微博、微信、消费记录、出行记录、文件等等数据。1.2、什么数据才能称为资产？会计学中资产的定义：“资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。”因此，我们将数据资产定义为企业过
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2024-01-22 20:33:52
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论文： CTC：Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks思想： 语音识别中，一般包含语音段和对应的文本标签，但是却并不知道具体的对齐关系，即字符和语音帧之间对齐，这就给语音识别训练任务带来困难；而CTC在训练时不关心具体的唯一
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2023-08-16 22:12:48
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