Публикации по теме 'image-recognition'
Распознавание отпечатков пальцев с использованием пирамидальной гистограммы визуальных слов (PHOW)
Распознавание отпечатков пальцев — популярный метод биометрической идентификации, который нашел применение в различных областях, таких как криминалистика, контроль доступа и аутентификация. Одним из ключевых шагов в распознавании отпечатков пальцев является извлечение признаков, когда из изображения отпечатка пальца извлекаются значимые признаки, представляющие его уникальные характеристики. Пирамидальная гистограмма визуальных слов (PHOW) — это широко используемый метод извлечения..
Обнаружение «ИИ-пиратства» с помощью технологии распознавания изображений, часть 1
Исследовательские институты и компании, такие как Чикагский университет и Wacom, в последнее время заинтересовались «борьбой с пиратством ИИ».
Hive Inc. буквально разработала модель обнаружения изображений, чтобы отличать фотографии/произведения искусства, созданные человеком, от созданных машиной. Pixiv, Skeb и другие корпорации также используют его для выявления неприемлемого контента.
Я лично считаю, что эта технология играет важную роль в предотвращении поддельных изображений и..
Введение в 3D-распознавание тела
История начинается в марте 2017 года, когда мой начальник сказал, что автоматически распознавать 3D-тела практически невозможно. То, что один считает невозможным, бросает вызов другому.
Итак, проблема заключается в следующем: в качестве входных данных используется трехмерное тело сетки (необработанные треугольники и вершины). Вероятности класса как результат.
Я нашел несколько разных подходов к этой проблеме. Некоторые из них:
Масштабируйте тело и нарежьте его на воксели. Поток..
Распознавание чисел в реальном времени (MNIST) на iPhone с CoreML от А до Я
Узнайте, как построить и обучить сеть глубокого обучения распознаванию чисел (MNIST), как преобразовать ее в формат CoreML, чтобы затем развернуть на вашем iPhoneX и заставить распознавать числа в реальном времени!
Этот пост изначально был размещен в блоге Liip здесь и перепечатан с разрешения автора. Мы также рекомендуем прочитать другие сообщения Томаса Эберманна о анализе настроений с помощью Keras и Стеке Data Science !
- Томас Эберманн (на Medium под именем plotti )..
Вопросы по теме 'image-recognition'
Caffe Image Классификатор неклассифицированных изображений
Я точно настроил классификатор изображений из GoogleNet, который выводит классы животных (собаки, кошки, птицы), и он отлично работает. Точность очень высока, когда я передаю изображение, связанное с темой, и очень этому рад!
Теперь вопрос: если я...
24.04.2024
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..