• 2024-05-02文本到语音(tts)
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  • 2024-04-26h5使用原生麦克风
    conststartButton=document.getElementById('chart_button');    constinputText=document.getElementById('chatui_input');     //initrecognition    constrecognition=newwebkitSpeechRecognition();     functi
  • 2024-04-19基于face_recognition实现的人脸识别功能
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  • 2024-03-29几行代码实现人脸定位
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  • 2024-01-16python语音识别whisper的使用
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  • 2024-01-08深度学习的基本概念:从线性回归到卷积神经网络
    1.背景介绍深度学习是一种人工智能技术,它旨在模拟人类大脑中的神经网络,以解决复杂的问题。深度学习的核心思想是通过多层次的神经网络来学习数据的复杂关系,从而实现自主学习和决策。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段:1980年代:人工神经网络的基础研究,主要关注神经网络的结构和
  • 2024-01-05使用 Python 进行简单的人脸识别
    介绍人脸识别技术已经成为当今世界许多领域的重要应用,从安全领域到社交媒体,无处不在。Python提供了许多强大的库和工具,使得实现人脸识别变得更加容易。本文将介绍如何使用Python中的一些流行库来进行简单的人脸识别。准备工作在开始之前,确保你已经安装了以下库:OpenCV:用于
  • 2024-01-05卷积神经网络在图像分割与段落中的应用
    1.背景介绍卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)是一种深度学习算法,它在图像处理领域取得了显著的成功。在这篇文章中,我们将探讨卷积神经网络在图像分割和段落检测领域的应用。图像分割是将图像划分为多个部分,以表示图像中的各个对象或区域。段落检测是识别图像中的段
  • 2023-12-18Bottleneck Transformers for Visual Recognition
    BottleneckTransformersforVisualRecognition*Authors:[[AravindSrinivas]],[[Tsung-YiLin]],[[NikiParmar]],[[JonathonShlens]],[[PieterAbbeel]],[[AshishVaswani]]DOI:10.1109/CVPR46437.2021.01625初读印象comment::(BoTNet)通过在ResNet的最后三个
  • 2023-11-22ZYNQ_Target-Recognition Project complete
    ZYNQ_Target-Recognition描述:实现了一个卷积神经网络加速器,成功搭载Yolov3tiny。配合摄像头采集+显示器回显环路,构建了一个高性能实时目标识别与检测系统。  实现方式:Verilog实现卷积加速器的设计,C语言实现ZynqPS端的开发,Python实现神经网络的搭建与量化
  • 2023-10-16论文:Very deep convolutional networks for large-scale image recognition-VGG
    论文名:Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition"用于大规模图像识别的深度卷积网络"了解VGG模型研究问题:研究方法:主要结论:模型:问题:行文结构梳理:
  • 2023-10-12机器学习经典教材《模式识别与机器学习》,Pattern Recognition and Machine Learning,PRML官方开放免费下载
     微软剑桥研究院实验室主任ChristopherBishop的经典著作《模式识别与机器学习》,PatternRecognitionandMachineLearning,简称PRML,被微软“开源”了。  =================================  本书介绍&下载页:(书的介绍页面)https://www.microsoft.com/en-us/research
  • 2023-10-04利用不可识别的人脸来增强人脸识别性能Harnessing Unrecognizable Faces for Improving Face Recognition
    灰色标记:可以日后引用的观点红色标记:好的写法、语句、单词紫色标记:文章重点黄色标记:寻常突出文章评论::创新点::主要内容::gallery中的样本通常是人为采集并精心挑选的,它们具有较好的可识别性;然而,query通常来自于真实场景,它们受多种因素干扰如像素等等。
  • 2023-09-17计算机视觉算法中的人体动作识别(Human Action Recognition)
    引言人类的动作是一种非常重要的信息来源,它能传达出人们的意图、情感和行为。因此,对于计算机来说,能够准确识别和理解人体动作是一项具有挑战性的任务。计算机视觉领域中的人体动作识别(HumanActionRecognition)旨在从图像或视频中自动识别和解释人体的运动模式和行为。本文将介绍人
  • 2023-07-12树莓派人脸识别系统-计算机毕业设计源码+LW文档
    中文摘要计算机技术的发展推动了经济的发展,如今几乎所有的企业都离不开计算机软件,物业单位更是如此。在信息技术不断完善下,物业单位作为人们日常生活不可或缺的组成部分,发挥着重要的作用。然而,随着小区人员的增加,小区门禁管理繁琐,效率低下、进出等待时间长、满意度不高,阻碍了小区
  • 2023-07-11Exploiting Noise as a Resource for Computation and Learning in Spiking Neural Networks
    郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布!https://arxiv.org/abs/2305.16044 Summary Keywords Introduction  ResultsNoisyspikingneuralnetworkandnoise-drivenlearning NSNNleadstohigh-performancespikingneuralmodels NSNN
  • 2023-05-02每日总结 5.2
    今天学习了语音输入的html。functionstart(){console.log('start')//开启recognition.continuous=true;recognition.start();}functionend(){console.log('end')//停止recognition.
  • 2023-04-26用 20 行 python 代码实现人脸识别!
    阅读文本大概需要11分钟。今天给大家介绍一个世界上最简洁的人脸识别库face_recognition,你可以使用Python和命令行工具进行提取、识别、操作人脸。基于业内领先的C++开源库dlib中的深度学习模型,用LabeledFacesintheWild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率。
  • 2023-03-21python的人脸识别库face_recognition
    代码:importcv2importnumpyasnpimportface_recognitionimg_train=face_recognition.load_image_file('query/1679370481783.jpg')img_train=cv2.cvtColor(i
  • 2023-03-20【Notes】Scene Recognition
    Paper1:Beyond BagsofFeatures:SpatialPyramidMatchingforRecognizingNaturalSceneCategories文献信息:概念界定:SPMSpatialPyramidMatching.Theresult
  • 2023-02-13Pytorch_人脸检测
    人脸检测人脸识别的目的就是要对图片和视频中人脸的身份进行判断FaceRecognitiondockerpullanimcogn/face_recognition:cpu-nightlyHarr级联人脸检测、Dlib人脸检
  • 2023-01-15AI脸部识别,脸部比对
    背景比对两张图片中的人脸环境M1MacBook工具Pythonface-recognition1.3.0(安装步骤见:如何安装face-recognition1.3.0) 工具的获取及安装如果在Mac下最快速度
  • 2023-01-12【table master mmocr】Windows下模型训练的配置
    processed_data就是mmocr_pubtabnet_recognition,注意统一命名由图可以看出,那个processed_data就是mmocr_pubtabnet_recognition,而且后面后缀_0927之类的都是日期,可能是
  • 2022-12-212012,Normalization of spectro-temporal Gabor filter bank features for improved robust automatic spee
    paperDOI:10.21437/Interspeech.2012-493
  • 2022-12-19字符和文档识别的四十年研究
    Received15February2008Receivedinrevisedform10March2008Accepted11March2008摘要:本文简要介绍在过去的40年中字符和文档识别领域的技术进步,对于每十年中的代表进