语音识别介绍语音交互的可应用范围大、面向人群广，是人与人之间最常见的沟通方式，是提高交互效率、自然性和学习者的虚拟实验学习效率的有效途径。 语音交互技术包含语音识别技术和语音合成技术，语音识别引擎中通常都包含有SR和TTS技术，主要的语音识别引擎具体比较如下： Microsoft .Net框架中的Speech DLL库为我们提供了语音识别和文本到语音技术服务，以实现语音交互。微软语音识别分两种模式
指纹识别主要的目的应该是判断当前用户是否机主，写了个demo简单体验下：1 首先需要引入指纹识别库2 引入库#import "LocalAuthentication/LAContext.h"3 关键代码LAContext *myContext = [[LAContext alloc] init];
NSError *authError = nil;
NSString
行人重识别-REID一、REID二、为什么使用REID三、REID应用场景四、REID研究形式五、REID存在的挑战 一、REID行人重识别-REID（person re-identification）也叫做行人再识别技术。利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。如下图所示：一个区域有多个摄
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2023-11-18 21:31:37
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最近在做一个人体康复训练的项目，一开始考虑到人体康复训练需要肢体的细微动作，所以先使用人体姿态估计识算法提取骨骼点，再根据人体骨骼点来识别动作（后来发现也不一定这样），并组合成一个端对端的模型，正好找到了最近的一篇论文《2D/3D Pose Estimation and Action Recognition using Multitask Deep Learning》。看完这篇论文来和大家分享一下
近几年，随着生物识别技术的不断发展成熟，生物识别技术在门禁系统中的应用逐渐变成主流，尤其是人脸识别技术。那么人脸识别门禁系统有什么优点呢？安全性安全性是门禁系统的首要关注点，即能否有效地控制人员的出入，并掌握其出入信息。人脸门禁系统采用智能化的电子控制系统，可以充分利用计算机的“智能”，同时采用多种手段进行控制，以确保系统的安全可靠。可靠性从硬件来说，人脸识别门禁系统方案采用优质的机械部件以及高性
一、命名实体识别简介其目的是识别语料中的人名、地名、组织结构名等命名实体，由于这些命名实体在不断地更新，很难在词典中全部列出，所以就对这些词的识别在词汇形态处理任务中单独处理，也就是NER技术。而命名实体识别效果的评判标准主要是看实体的边界是否划分正确，以及实体的类型是否标注正确，对于英文来说命名实体的边界识别相对简单，因为一般都有明显的形式标志，而对于实体类型的确定相对较难。在中文中相较于实体类
NITE 2的姿势探测识别功能和人体骨骼跟踪一样，是由UserTracker提供的，在NiTE 2.0版本中，提供了两种姿势：“POSE_PSI”（我称它为“投降姿势”）和“POSE_CROSS_HAND”（称之为“双手抱胸”），除此之外，我们没办法提供自己设定的特定姿势的探测和识别。 在之前的版本中，由于“POSE_PSI”是用来做骨架跟踪校正的标志姿势
如果使用MNIST数据集训练 SimpleConvNet，则训练数据的识别率
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2022-07-18 15:16:29
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# Java人脸识别与语音识别技术概述
在现代科技中，人脸识别和语音识别作为两种重要的生物特征识别技术，被广泛应用于安全认证、智能家居、移动支付等领域。本文将围绕Java实现这两项技术进行详细探讨，并结合代码示例和图示更深入地解释其应用和实现。
## 1. 人脸识别
人脸识别是通过计算机视觉技术检测和识别人的面部特征，以确定身份的过程。它的工作原理主要分为面部检测和面部识别两个阶段。
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MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，可以直接调用其API完成目标检测、人脸检测以及关键点检测等。本篇文章介绍其手部21个关键点检测(win10，python版)MediaPipe官网：https://github.com/google/mediapipeMediaPipe说明文档安装mediapipepip install medi
文章目录加载图像确定搜索圈的半径范围初步尝试查找圆形提高检测灵敏度在图像上绘制圆圈使用第二种方法（两阶段）寻找圆圈为什么有些圈子仍然被错过？在图像中找到“明亮”的圆圈绘制不同颜色的“明亮”圆圈降低'EdgeThreshold'的值一起绘制“黑暗”和“明亮”圆圈完整代码github 加载图像该示例使用带有各种颜色的圆形塑料片的图像。如图1所示。rgb = imread('DetectCircles
一、问题描述：刚开始用paddle的CPU版本，对训练好的模型进行推理，正常识别出想要的结果后来尝试使用paddle的GPU版本，然后发现识别出来是空的二、系统思路：最终系统环境如下：系统：win10
显卡：GeForce GT 730
GPU计算能力：3.5
Python：3.10
cuda：10.2.0
cudnn：7.6.5
paddlepaddle：2.4.2总体思路：根据GPU计算能力和
作者：yangyaqin图像识别全流程代码实战实验介绍图像分类在我们的日常生活中广泛使用，比如拍照识物，还有手机的AI拍照，在学术界，每年也有很多图像分类的比赛，本实验将会利用一个开源数据集来帮助大家学习如何构建自己的图像识别模型。本实验会使用MindSpore来构建图像识别模型，然后将模型部署到ModelArts上提供在线预测服务。主要介绍部署上线，读者可以根据【实验课程】花卉图像分类实验（&n
移动信息技术的不断发展，越来越多的人使用手机进行日常生活和工作中的各种操作，如支付、网购、社交等。这也带来了移动安全问题的挑战。为了解决这些问题，移动端生物识别技术应运而生，成为当前移动安全技术的新宠。一、生物识别技术的基本原理生物识别技术是指通过对人体生理特征或行为特征进行识别，验证其身份的技术。目前常用的生物识别技术包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别、声纹识别、掌纹识别等。其中，指纹识别是应用最
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2023-08-01 11:46:01
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2023-09-27 09:33:58
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照片对于计算机而言，仅仅是一推像素，它可不像人类那样能辨别出照片里面的实物。如下面的在一个28*28像素的白纸上写上“2”，计算机是如何读懂的呢？对于很多没接触过人工智能的同学们，输入层、卷积层、池化层等这些名词，都太陌生了，在这里就用大家都能看得懂的名词“概率”来做分析。换句话来说，图像识别的最基本的逻辑便是一个概率的问题。1、在我们认知事物之前，首先需要学习，计算机也不例外，在这里我们就以0~
C# 通用OCR识别
原创
2023-05-11 11:14:19
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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
图像识别: 图像识别(Image Recognition)是指利用计算机对图像进行处理、分析 和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。 图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体 识别。机器学习领域一般将此类识别问题转化为分类问题。手写识别: 手写识别是常见的图像识别任务。计算机通过手写体图片来识别出图片 中的字，与印刷字体不同的是，不同人的手写体风格迥异，大
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2023-08-13 22:35:23
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