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2022 NUS summer workshop visual computing phrase1 notes
一、需要准备的知识: 1.基本的编程能力,本课程需要使用的编程语言是python 2.微积分 3.线性代数 4.概率统计 二、项目介绍 ⚠️:不会使用到深度学习,本课程介绍基础的visual computing,这些知识是在学习深度学习之前应该使用到的基础知识 project1:Traffic sign recognition 识别tensorflow预测单张mnist数据集图片 — 数字识别(Predict single image for MNIST dataset by tensorflow - digital reco
MNIST数据集可以说是深度学习的入门,但是使用模型预测单张MNIST图片得到数字识别结果的文章不多,所以本人查找资料,把代码写下,希望可以帮到大家~ 1 # Buding your first image classification model with MNIST dataset 2 import tensorflow as tf 3 import numpy as np 4 imporpython face_recognition安装及各种应用
1.安装 首先,必须提前安装cmake、numpy、dlib,其中,由于博主所用的python版本是3.6.4(为了防止不兼容,所以用之前的版本),只能安装19.7.0及之前版本的dlib,所以直接pip install dlib会报错,需要pip install dlib==19.7.0 安装完预备库之后就可以直接pip install face_recognition 2.应【论文阅读】Deep learning-based facial emotion recognition for human–computer interaction applications
这篇文章标题虽然包含了人机交互,但是对人机交互部分进行过多描述 1.这篇文章究竟讲了什么问题? 采用迁移学习的方法,利用人脸表情数据集训练了几个卷积神经网络模型 2.这是否是一个新的问题? 不是 3.这篇文章要验证一个什么科学假设? 使用迁移学习提高人脸表情识别的精度。 4.有哪些相【论文阅读】Towards emotion recognition in immersive virtual environments: A method for Facial emotion rec
1.这篇文章究竟讲了什么问题? 沉浸式虚拟环境下的情感识别,基于面部情感识别 2.这是否是一个新的问题? 不是 3.这篇文章要验证一个什么科学假设? 基于2D和3D集合特征的表情识别能够在沉浸式虚拟环境下获得较好的识别效果。 有哪些相关研究?如何归类?谁是这一课题在这领域值得关注的研究face_recognition安装及各种应用
1.安装 首先,必须提前安装cmake、numpy、dlib,其中,由于博主所用的python版本是3.6.4(为了防止不兼容,所以用之前的版本),只能安装19.7.0及之前版本的dlib,所以直接pip install dlib会报错,需要pip install dlib==19.7.0 安装完预备库之后就可以直接pip install face_recognition 2.应图像检索CNN特征提取
http://www.liuxiao.org/2019/02/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0%EF%BC%9Anetvlad-cnn-architecture-for-weakly-supervised-place-recognition/ NetVLAD: CNN architecture for weakly supervised place recognition 论文笔记:NetVLAD: CNN architecture for weakly sup我发论文啦系列之三《A New Geostationary Satellite-Based Snow Cover Recognition Method for FY-4A AGRI》
前言 第一次发SCI文章,内心还是激动的。文章内容是关于FY-4A号卫星识别积雪的算法。主要是针对去云的研究,也算是为之前静止星的研究画一个句号,也不能这么说,后续如果顺利可能还有一篇应用的文章。文章发表在IEEE-JSTARS,编辑和审稿人都很认真负责,导师和小导师都对我帮助很大,再次《Action Recognition》-Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset(I3D)
《Action Recognition》-I3D 目录 《Action Recognition》-I3DContributionsExperimentResult Contributions 在新的数据集Kinetics上对当时的SOTA模型进行了实验,并分析了在Kinetics预训练后模型的提升。Kinetics数据集包含了400种动作,每个动作有超过400个片段的视频。基于pyttsx3+speech_recognition
基于pyttsx3实现文字转语音 engine = pyttsx3.init() engine.say("hello") engine.runAndWait() 将这个语音存为音频: engine.save_to_file('hello','test.wav') 基于speech_recognition实现语音转文字 # 读取音频文件 r = sr.Recognizer() f = sr.AudioFile("D:\\pythNeural Segmental Hypergraphs for Overlapping Mention Recognition
发表时间2018年 使用超图结构 解决重叠实体识别问题 Abstract: In this work, we propose a novel segmen tal hypergraph representation to model overlapping entity mentions that are prevalent in many practical datasets. We show that our mode小白写程序之利用OpenCV Dlib Face_Recognition进行人脸识别操作
一、OpenCV-python 1. 首先下载我们需要用到的第三方库,我一般不在Jupyternotebook 上下载,在cmd上下载,个人认为cmd上的文件我能够更加容易找到下载后的位置 2.在cmd上输入pip install opencv-python,下载结束后需要找到OpenCV分类器文件的位置。 找到文件位置可能是一个难点,每个2021-09-17 python软件设计 练习2
引言 Python之父Guido 他的个人页面:Guido's Personal Home Page 本次课开始学习利用OpenCV、Dlib、Face-Recognition进行人脸识别 三步:定位,对齐,识别 1.使用OpenCV定位多个人脸 import cv2 import os import matplotlib.pyplot as plt os.chdir('D:\python\Lib\site-packag[语音识别] wenet
Paper: U2: Unified Streaming and Non-streaming Two-pass End-to-end Model for Speech Recognition WeNet: Production First and Production Ready End-to-End Speech Recognition Toolkit, v1. WeNet: Production Oriented Streaming and Non-streaming End-to-E关键点提取:face_recognition、疲劳检测、人脸校准、人脸数据库
日萌社 人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新) 人脸识别功能实现的原理介绍与算法介绍 人脸识别:人脸数据集 Adaboost 人脸检测:Haar特征及积分图、分类器的级联 关键点提取:face_recognition、疲劳检测、人脸校准、人脸数据库 face_AI:2020年6月22日北京智源大会演讲分享之09:50-10:40 Anil教授《Pattern Recognition: Statistics to Pattern Recognition》
AI:2020年6月22日北京智源大会演讲分享之09:50-10:40 Anil教授《Pattern Recognition: Statistics to Pattern Recognition》 导读:首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授,博主受益匪浅,此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时,一张一张截图进行保存,希望与大家一起AI:2020年6月22日北京智源大会演讲分享之09:00-09:50 全体大会《AI精度与隐私的博弈》
AI:2020年6月22日北京智源大会演讲分享之09:00-09:50 全体大会《AI精度与隐私的博弈》 09:00-09:50 Next Generation AI: Distributed, Long-Tailed, Non-Stationary, Privacy-Preserving and EncryptedAlex Pentland 导读:首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶自动驾驶领域常见英文缩写及其中文含义(不断完善中)
英文缩写英文全称中文全称ABSantilock brake system防抱死制动系统ACCAdaptive Cruise Control自适应巡航ADASAdvanced Driver Assistance System高级驾驶辅助系统AEBAutonomous Emergency Braking自动紧急制动APSAutomated Parking System自动泊车辅助BCWBlind Collision Warni【论文笔记,action recognition,动作识别】
“Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos”(2014NIPS) Two Stream方法最初在这篇文章中被提出,基本原理为对视频序列中每两帧计算密集光流,得到密集光流的序列(即temporal信息)。然后对于视频图像(spatial)和密集光流(temporal)分别训练CNN模型,两个分支的网人脸表情识别综述论文《Deep Facial Expression Recognition: A Survey》中文翻译
本篇博客为论文《Deep Facial Expression Recognition: A Survey》的中文翻译,如有翻译错误请见谅,同时希望您能为我提出改正建议,谢谢! 论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9039580 人脸表情识别综述论文《Deep Facial Expression Recognit食物声音识别Task6
01 语音识别基础与发展 1.1 语音识别基础 语音识别全称为“自动语音识别”,Automatic Speech Recognition (ASR), 一般是指将语音序列转换成文本序列。语音识别最终是统计优化问题,给定输入序列O={O1,...,On},寻找最可能的词序列W={W1,...,Wm},即寻找使得概率P(W|O)最大的词序列。用上班摸鱼程序,再也不怕领导偷偷出现在身后了
文 | 某某白米饭 来源:Python 技术「ID: pythonall」 当你在上班摸鱼的时候,领导总会偷偷摸摸的出现在你的背后,例如小编曾经偷偷摸摸看《轻音》被抓包了。今天我们就用 Python 来破解这个摸鱼被抓的套路,主要的思路是用 opencv 调用电脑摄像头检测和比对人脸,当领导出现在后面的时候打face_recognition人脸识别项目
本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。 环境配置:基于windows10下 dlib 19.7.0 dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl pip install面向对象程序设计-第一单元总结
第一单元总结 一、程序结构分析 第一次作业 统计数据://TODO 类个数:3个 MainTermExpression 属性个数 0 3+2 2+1 方法个数 1 15 7 最大规模方法 main:7 toString:27 Expression:33 总控制流规模 0 13 19 总代码行数 11 132 147 (均未包含静态属性) 圈复杂度:python 人脸识别demo
使用python第三方模块face_recognition实现人脸识别,并根据已命名的图片把名字显示在屏幕上。 安装模块 需要安装opencv,face_recognition,face_recognition模块需要先安装dlib,而dlib需要先安装cmake和boost 所以按顺序安装 pip install cmake pip install boost pip ins