虫虫首页| 资源下载| 资源专辑| 精品软件
登录| 注册

图像识别

图像识别,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象的技术,是应用深度学习算法的一种实践应用。[1]现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别,人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中;商品识别主要运用在商品流通过程中,特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域[2]。
  • 基于DSP的图像识别技术的研究

    CCS ( Code Composer Studio )开发工具是德州仪器公司(TI)针对DSP开发的集成软件开发环境,TI的每个DSP系列对应不同的CCS 。CCS的功能十分强大,它集成了代码的编辑,编译,链接和调试等诸多功能

    标签: dsp 图像识别

    上传时间: 2021-12-21

    上传用户:

  • 《Python深度学习》2018中文版+源代码

    这是我在做大学教授期间推荐给我学生的一本书,非常好,适合入门学习。《python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。作者在github公布了代码,代码几乎囊括了本书所有知识点。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。但是有一个小小的遗憾:代码的解释和注释是全英文的,即使英文水平较好的朋友看起来也很吃力。本人认为,这本书和代码是初学者入门深度学习及Keras最好的工具。作者在github公布了代码,本人参照书本,对全部代码做了中文解释和注释,并下载了代码所需要的一些数据集(尤其是“猫狗大战”数据集),并对其中一些图像进行了本地化,代码全部测试通过。(请按照文件顺序运行,代码前后有部分关联)。以下代码包含了全书约80%左右的知识点,代码目录:2.1: A first look at a neural network( 初识神经网络)3.5: Classifying movie reviews(电影评论分类:二分类问题)3.6: Classifying newswires(新闻分类:多分类问题 )3.7: Predicting house prices(预测房价:回归问题)4.4: Underfitting and overfitting( 过拟合与欠拟合)5.1: Introduction to convnets(卷积神经网络简介)5.2: Using convnets with small datasets(在小型数据集上从头开始训练一个卷积网络)5.3: Using a pre-trained convnet(使用预训练的卷积神经网络)5.4: Visualizing what convnets learn(卷积神经网络的可视化)

    标签: python 深度学习

    上传时间: 2022-01-30

    上传用户:

  • 华为AI安全白皮书2018-cn

    华为AI安全白皮书2018-cn近年来,随着海量数据的积累、计算能力的发展、机器学习方法与系统的持续创新与演进,诸如图像识别、语音识 别、自然语言翻译等人工智能技术得到普遍部署和广泛应用。越来越多公司都将增大在AI的投入,将其作为业务发展 的重心。华为全球产业愿景预测:到2025年,全球将实现1000亿联接,覆盖77%的人口;85%的企业应用将部署到 云上;智能家庭机器人将进入12%的家庭,形成千亿美元的市场。 人工智能技术的发展和广泛的商业应用充分预示着一个万物智能的社会正在快速到来。1956年,麦卡锡、明斯基、 香农等人提出“人工智能”概念。60年后的今天,伴随着谷歌DeepMind开发的围棋程序AlphaGo战胜人类围棋冠 军,人工智能技术开始全面爆发。如今,芯片和传感器的发展使“+智能”成为大势所趋:交通+智能,最懂你的 路;医疗+智能,最懂你的痛;制造+智能,最懂你所需。加州大学伯克利分校的学者们认为人工智能在过去二十年 快速崛起主要归结于如下三点原因[1]:1)海量数据:随着互联网的兴起,数据以语音、视频和文字等形式快速增 长;海量数据为机器学习算法提供了充足的营养,促使人工智能技术快速发展。2)高扩展计算机和软件系统:近 年来深度学习成功主要归功于新一波的CPU集群、GPU和TPU等专用硬件和相关的软件平台。3)已有资源的可获得 性:大量的开源软件协助处理数据和支持AI相关工作,节省了大量的开发时间和费用;同时许多云服务为开发者提供 了随时可获取的计算和存储资源。 在机器人、虚拟助手、自动驾驶、智能交通、智能制造、智慧城市等各个行业,人工智能正朝着历史性时刻迈进。谷 歌、微软、亚马逊等大公司纷纷将AI作为引领未来的核心发展战略。2017年谷歌DeepMind升级版的AlphaGo Zero横 空出世;它不再需要人类棋谱数据,而是进行自我博弈,经过短短3天的自我训练就强势打败了AlphaGo。AlphaGo Zero能够发现新知识并发展出打破常规的新策略,让我们看到了利用人工智能技术改变人类命运的巨大潜能。 我们现在看到的只是一个开始;未来,将会是一个全联接、超智能的世界。人工智能将为人们带来极致的体验,将 积极影响人们的工作和生活,带来经济的繁荣与发展。

    标签: 华为 ai

    上传时间: 2022-03-06

    上传用户:

  • 深度神经网络的快速学习算法

    神经网络是机器学习的重要分支,是智能计算的一个主流研究方向,长期受到众多科学家的关注和研究,它植根于很多学科,结合了数学、统计学、物理学、计算机科学和工程学.已经发现,它能够解决一些传统意义上很难解决的问题,也为一些问题的解决提供了全新的想法.在传统的研究成果中,有很多表达数据的统计模型,但大都是比较简单或浅层的模型,在复杂数据的学习上通常不能获得好的学习效果.深度神经网络采用的则是一种深度、复杂的结构,具有更加强大的学习能力,目前深度神经网络已经在图像识别、语音识别等应用上取得了显著的成功.这使得这项技术受到了学术界和工业界的广泛重视,正在为机器学习领域带来一个全新的研究浪潮.

    标签: 深度神经网络

    上传时间: 2022-06-19

    上传用户:shjgzh

  • 深度学习的数学,中文版,高清文字pdf

    学python必备,数学得搞好  ,嘿嘿嘿本书的目的在于提供理解神经网络所需的数学基础知识。为了便于 读者直观地理解,书中使用大量图片,并通过具体示例来介绍。因 此,本书将数学的严谨性放在第二位。 深度学习的世界是丰富多彩的,本书主要考虑阶层型神经网络和卷 积神经网络在图像识别中的应用。 本书将 Sigmoid 函数作为激活函数,除此之外也可以考虑其他函 数。 本书以最小二乘法作为数学上的最优化的基础,除此之外也可以考 虑其他方法。 神经网络可分为有监督学习和无监督学习两类。本书主要讲解有监 督学习。 人工智能相关的文献之所以难读,其中一个原因就是各文献所用的 符号不统一。本书采用的是相关文献中常用的符号。 本书使用 Excel 进行理论验证。Excel 是一个非常优秀的工具,能 够在工作表上可视化地展现逻辑,有助于我们理解。因此,相应的 项目需要以 Excel 的基础知识为前提。

    标签: 深度学习 python

    上传时间: 2022-06-22

    上传用户:kingwide

  • VC++数字图像模式识别技术及工程实践

    VC++数字图像模式识别技术及工程实践

    标签: VC 数字图像 工程实践 模式识别技术

    上传时间: 2013-04-15

    上传用户:eeworm

  • Visual C++ MATLAB图像处理与识别实用案例精选 胡小锋

    Visual C++ MATLAB图像处理与识别实用案例精选 胡小锋

    标签: Visual MATLAB 图像处理 识别

    上传时间: 2013-04-15

    上传用户:eeworm

  • 图像模式识别 VC++技术实现

    图像模式识别 VC++技术实现

    标签: VC 图像 模式识别 技术实现

    上传时间: 2013-07-01

    上传用户:eeworm

  • visual c++ matlab图像处理与识别实用案例精选 源码

    visual c++ matlab图像处理与识别实用案例精选 源码

    标签: visual matlab 图像处理 识别

    上传时间: 2013-08-05

    上传用户:eeworm

  • 用VISUAL C++编程实现指纹图像的特征提取以及对指纹图像的识别

    ·详细说明:用VISUAL C++编程实现指纹图像的特征提取以及对指纹图像的识别-Utilising VISUAL C++ to make programs, we can get the characters of image and identify the image of finger mark 文件列表:   fvs.ncb   fvs.sln   fvs.v

    标签: VISUAL nbsp 指纹图像 编程实现

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:kaka