图像识别的原理、过程、应用前景

图像<em>识别</em>的<em>原理</em>、过程、应用前景1、图像<em>识别</em><em>技术</em>的引入1.1图像<em>识别</em><em>技术</em><em>原理</em>1.2模式<em>识别</em>2、图像<em>识别</em><em>技术</em>的过程3、图像<em>识别</em><em>技术</em>的分析3.1神经网络的图像<em>识别</em><em>技术</em>3.2非线性降维的图像<em>识别</em><em>技术</em>3.3 图像<em>识别</em><em>技术</em>的应用及前景 图像<em>识别</em><em>技术</em>是信息时代的一门重要的<em>技术</em>，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机<em>技术</em>的发展，人类对图像<em>识别</em><em>技术</em>的认识越来越深刻。图像<em>识别</em><em>识别</em>的过程分为...

图像识别入门概述

一、基本概念与<em>原理</em> 1.图像的组成：指的是图像的光学组成概念。图像是由很多具备色彩种类、亮度等级信息的基本像素点组成的，是二维图像用有限数字数值像素的表示。而数字图像又称为数码图像、数位图像。 2.基本过程： 图像<em>识别</em>通常有轮廓<em>识别</em>、特征<em>识别</em>、色彩<em>识别</em>、物体<em>识别</em>等，其中轮廓<em>识别</em>是重中之重。而图像<em>识别</em>的基本流程为：信息获取图像采集-&amp;gt;图像预处理得到特征数据-&amp;gt;训练过程-&amp;gt;<em>识别</em>...

视频行为识别检测综述 IDT TSN CNN-LSTM C3D CDC R-C3D

本文github地址 Video Analysis之Action Recognition(行为<em>识别</em>) 行为<em>识别</em>就是对时域预先分割好的序列判定其所属行为动作的类型，即“读懂行为”。 [行为检测|论文解读]行为检测调研综述 较新 基于Deep Learning 的<em>视频</em><em>识别</em><em>技术</em> 科研成果—-中国科学院深圳先进<em>技术</em>研究院 面向人体姿态行为理解的深度学习方法 CVPR 2014 Tut...

图像识别技术的应用及发展趋势

图像<em>识别</em><em>技术</em>的背景　 　移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量<em>图片</em>信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天<em>图片</em>上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的<em>图片</em>发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以<em>图片</em>分享为驱动。不受地域和语言限制的<em>图片</em>逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。<em>图片</em>成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点： 　　第一，从用户读取信...

视频目标检测识别

之前文章目标检测API 已经介绍过API的基本使用，这里就不赘述了，直接上本次内容的代码了，添加的内容并不多。将测试的test.mp4原文件放到models-master\research\object_detection路径下，并创建一个detect_video.py文件，代码内容如下： import os import cv2 import time import argparse im...

图像识别技术

 图像<em>识别</em>算法实现收藏以往的图像处理函数实现，多是针对图像句柄。算法实现 需要操作复杂的图像文件。但是，这种方式算法实现和调试的周期比较长。为了加速开外，我在中间插入的矩阵库。因为图像处理算法多是针对矩阵，所以实现和调试比较快。   /////////////////////////////////////////////////////////////

图像识别的基本原理

1.图像的组成：图像由什么组成的，这个问题不是通常意义上的概念，它不是指<em>图片</em>里面有什么我们可以看到的东西，而是图像的光学组成概念。即图像是由很多具备色彩种类、亮度等级等信息的基本像素点所组成的。 2.图像的<em>识别</em>：计算机初始状态只能<em>识别</em>像素点上的基本信息，这个和生物的视觉是一样的，生物之所以可以分辨物体是由于生物神经系统对原始图像处理后的结果。而计算机的图像<em>识别</em>也是一个将原始光学信息进

基于视频图像的识别算法

一个典型的基于<em>视频</em>图像的人脸<em>识别</em>系统一般都是自动检测人脸区域，从<em>视频</em>中提取特征，最后如果人脸存在则<em>识别</em>出人脸的身份。在<em>视频</em>监控、信息安全和出入控制等应用中，基于<em>视频</em>的人脸<em>识别</em>是一个非常重要的问题，也是目前人脸<em>识别</em>的一个热点和难点。基于<em>视频</em>比基于静态图像更具优越性，因为 Bruce 等人和 Knight 等人已证明，当人脸被求反或倒转时，运动信息有助于（熟悉的）人脸的<em>识别</em>。虽然<em>视频</em>人脸...

简单解释图像识别技术如何实现

神经网络实现图像<em>识别</em>的过程很复杂。但是大概过程很容易理解。我也是节选一篇图像<em>识别</em><em>技术</em>的文章，大概说一下。 图像<em>识别</em><em>技术</em>主要是通过卷积神经网络来实现的。这种神经网络的优势在于，它利用了“同一图像中相邻像素的强关联性和强相似度”这一<em>原理</em>。具体而言就是，在一张图像中的两个相邻像素，比图像中两个分开的像素更具有关联性。但是，在一个常规的神经网络中，每个像素都被连接到了单独的神经元。这样一来，计算负担自然...

视频动作识别——TLE模型解读

Deep Temporal Linear Encoding Networks 这是CVPR2017的文章，主要提出了一种时序线性编码层（Temporal Linear Encoding, TLE）来对<em>视频</em>分段提取后的特征图进行融合编码，最后得到的效果相对来说已经很不错了。搜索的时候发现没有什么对它解读的文章，于是就自己看完来大概写一下。 TLE这篇文章认为，在一段<em>视频</em>中，连续帧之间的移动通常很...

应用于图像视频处理的图像识别与神经网络

电子科技大学 格拉斯哥学院 通信二班 鲍佳慧 2017200602004 一. 背景介绍 在大一下学期我参加了格拉斯哥学院所开展的一系列新生研讨课活动，其中曾兵院长介绍了有关图像处理，三维电视和“可视”大数据，让我对我们日常的图像和<em>视频</em>有了全新的认识并激发了我对<em>视频</em>图像处理的兴趣。 二. 图像<em>视频</em>处理系统 发展 图像处理的发展依赖于计算机的应用和发展，它是计算机应用领域中非常活跃的一部分。图像...

图像识别技术原理

1.2计算机信息提取 利用计算机进行遥感信息的自动提取则必须使用数字图像，由于地物在同一波段、同一地物在不同波段都具有不同的波谱特征，通过对某种地物在各波段的波谱曲线进行分析，根据其特点进行相应的增强处理后，可以在遥感影像上<em>识别</em>并提取同类目标物。早期的自动分类和图像分割主要是基于光谱特征，后来发展为结合光谱特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等综合因素的计算机信息提取。 1.2.1自动分类

图像识别技术，目前主要应用于哪些领域？

主要应用领域 图像<em>识别</em><em>技术</em>可能是以图像的主要特征为基础的，每个图像都有它的特征。在人类图像<em>识别</em>系统中，对复杂图像的<em>识别</em>往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像<em>识别</em><em>技术</em>是立体视觉、运动分析、数据融合等实用<em>技术</em>的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。 遥感图像<em>识别</em> 航空遥感和卫星遥感图像通常用图像<em>识别</em><em>技术</em>进行加工以便提取有用的信息。该<em>技术</em>目...

图像成像原理

目录 通道数 alpha通道 彩色深度 图像像素 通道数 在Photoshop中有一个很重要概念叫图像通道，在RGB色彩模式下就是指那单独的红色、绿色、蓝色部分。也就是说，一幅完整的图像，是由红色绿色蓝色三个通道组成的。他们共同作用产生了完整的图像。 一幅完整的图像，红色绿色蓝色三个通道缺一不可。即使图像中看起来没有蓝色，只能说蓝色光的亮度均为0或者各像素值的红色和绿色通道不全为0，...

图像识别

最近在做一个项目，其中有一个问题如下：从<em>图片</em>中<em>识别</em>出人来 1、例如： <em>图片</em>是从前上方拍的一个课室上课情况的<em>图片</em>，如何<em>识别</em>出是人还是书包，还是桌子呢？ 2、环境：光线，亮度等发生变化，如何解决呢？ 3、

ORB特征提取与匹配

ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一，下面具体讲解一下： 特征点的检测 图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围...

四种主流的视频图像处理技术——北京明景科技

四种主流的<em>视频</em>图像处理<em>技术</em>——北京明景科技 数字<em>视频</em>和数字图像比传统的图像和<em>视频</em>分辨率要高，处理方便，易于操作和整理。但由于部分设备性能不足、客观条件限制等因素，在实际的<em>视频</em>监控应用中，仍会出现<em>视频</em>图像模糊不清、关键信息捕捉不到等问题。而在<em>视频</em>图像处理的过程中，由于操作<em>技术</em>问题或者客观因素等，给<em>视频</em>图像处理<em>技术</em>的应用带来一些负面影响，降低了处理<em>技术</em>的...

深度学习（二）—图像检测算法（faster R-cnn）简单易懂的思路整理

      基础知识掌握情况决定研究的高度，我们刚开始接触深度学习时，一般都是看到别人的概括，这个方法很好能让我们快速上手，但是也有一个很大的缺点， 知识理解的不透彻，导致我们对算法优化时一头雾水。我也是抱着知识总结的思想开始自己的深度学习知识精髓的探索，也希望能从中帮助到更多人。文章中间存在表述不清的地方希望各位研友（研究深度学习的朋友）提出，我会努力完善自己的文章。      进入主题，fa...

移动端车牌号识别技术介绍

关键词：车牌号<em>识别</em> 车牌号<em>识别</em><em>技术</em> 移动端车牌<em>识别</em> 手机车牌号<em>识别</em> 车牌号<em>识别</em><em>技术</em>(VehicleLicensePlateRecognition，VLPR)是计算机<em>视频</em>图像<em>识别</em><em>技术</em>在车辆牌照<em>识别</em>中的一种应用。车牌号<em>识别</em><em>技术</em>实现方式及工作<em>原理</em>，如图 主要分为：车牌定位、车牌提取、字符分割、字符<em>识别</em>。车牌号<em>识别</em>实现的方式主要分为两种：一种是静态图像<em>图片</em>的<em>识别</em>，另一种是动态<em>视频</em>流的实时<em>识别</em>。静态

视频信息识别工具下载

非常简单易用的<em>视频</em>信息<em>识别</em>工具，<em>识别</em>速度迅速，判断准确。可以将<em>视频</em>名字，<em>视频</em>时长，<em>视频</em>大小，<em>视频</em>分辨率等多种格式提取出来。对<em>视频</em>源有一定限制，主要<em>识别</em>MP4等常见格式。相当好用。<em>识别</em>出的<em>视频</em>时间有多个

《基于特征知识的视频识别技术》笔记

<em>视频</em>监控系统： 图像预处理： 进行图像预处理主要目的是为了消除图像中无关紧要的信息,恢复有用的真实的信息,增强相关信息的可检测性和最大限度地简化后续操作所需要的数据,从而增加图像分割、目标<em>识别</em>和特征提取等后续图像处理步骤的可靠性。常用的图像预处理<em>技术</em>包括图像灰度化、图像增强和图像还原、图像去噪、二值图像的形态学分析。   运动目标检测算法 运动目标检测是智能<em>视频</em>监控系统的核心

基于深度学习的视频识别方法概览

来源：阿里云安全  作者： 深度学习在最近十来年特别火，几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网<em>视频</em>在最近几年也特别火，短<em>视频</em>、<em>视频</em>直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里，成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起，会产生什么样的化学反应呢? 　　不说具体的<em>技术</em>，先上一张福利图，该图展示了机器对一个<em>视频</em>的认知效果。其总红色的字表示objects, 蓝色的字表示scenes

四种主流的视频图像处理技术

数字<em>视频</em>和数字图像比传统的图像和<em>视频</em>分辨率要高，处理方便，易于操作和整理。但由于部分设备性能不足、客观条件限制等因素，在实际的<em>视频</em>监控应用中，仍会出现<em>视频</em>图像模糊不清、关键信息捕捉不到等问题。而在<em>视频</em>图像处理的过程中，由于操作<em>技术</em>问题或者客观因素等，给<em>视频</em>图像处理<em>技术</em>的应用带来一些负面影响，降低了处理<em>技术</em>的水平和质量。 <em>视频</em>图像处理过程中会涉及到对<em>视频</em>图像数据的采集、传输、处理、显示和回放等过程，...

OCR图像识别技术的JAVA实现（一）

ORC图像<em>识别</em><em>技术</em>的JAVA实现目前网络上的开源的图像<em>识别</em><em>技术</em>有很多，例如 OCRE(OCR Easy)、Clara OCR、OCRAD、TESSERACT-OCR 等等，今天本blog将记录下tesseract-ocr的JAVA实现，后面会记录研究下Android的使用： TESSERACT-OCR安装 程序实现 1、TESSERACT-OCR安装首先下载EXE安装包进行安装，我安装的版本是“te

图像识别技术概述

总结了目前的相关图像<em>识别</em><em>技术</em><em>原理</em>。 可用于论文的资料补充，可用于学习

【深度学习】5：CNN卷积神经网络原理

前言：先坦白的说，深度神经网络的学习在一开始对我造成的困扰还是很大的，我也是通过不断地看相关的<em>视频</em>资料、文献讲解尝试去理解记忆。毕竟这些内容大多都是不可查的，我们看到的都只是输入输出的东西，里面的内部运作以及工作<em>原理</em>，都需要沉心静思。这篇CNN卷积神经网络的<em>原理</em>介绍，也是自己通过收集来的资料阅读、理解、操练后，有了一定的见解后才拙笔，里面的内容我会尽量详尽，不清楚明白的地方，望大家慧眼指出。 –—

基于Deep Learning 的视频识别技术

深度学习在最近十来年特别火，几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网<em>视频</em>在最近几年也特别火，短<em>视频</em>、<em>视频</em>直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里，成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起，会产生什么样的化学反应呢？ 不说具体的<em>技术</em>，先上一张福利图，该图展示了机器对一个<em>视频</em>的认知效果。其总红色的字表示objects, 蓝色的字表示scen...

视频、图像原理 设配选择 图像出入门概念理解

部分图像缺失，详情查看文档 <em>视频</em><em>原理</em> 　　21世纪进入了信息化时代。随着信息<em>技术</em>的数字化、网络化、宽带化和综合化，使<em>视频</em><em>技术</em>得到了长足的发展。在进入多媒体时代的今天，到处都可以见到各式各样的图像和<em>视频</em>产品，它们使我们的生活变得丰富多彩。 　　图象与<em>视频</em>是两个既有联系又有区别的概念：静止的<em>图片</em>称为图象（Image），运动的图象称为<em>视频</em>（Video）。图象的输入要靠扫描仪、数字照相机或摄象机等...

视频分解图片原理；图片合成视频原理

（1）加载<em>视频</em> （2）读取<em>视频</em>信息 （3）解码<em>视频</em>，拿到单帧信息 帧率：<em>视频</em>每秒钟展示多少张<em>图片</em>；帧率高我们看到的<em>图片</em>才是连续的；帧率低我们看到的<em>图片</em>就相当于非连续的； 宽度；高度 接下来是<em>视频</em>保存成<em>图片</em>；用i计数，保存<em>图片</em>个数； flag,frame=cap.read() 第一个参数flag的值为True或False，代表有没有读到<em>图片</em> 第二个参数是fra...

PHP图像识别技术原理与实现

其实图像<em>识别</em><em>技术</em>与我们平时做的密码验证之类的没有什么区别，都是事先把要校验的数据入库，然后使用时将录入（<em>识别</em>）的数据与库中的数据做对比，只不过图像<em>识别</em><em>技术</em>有一部分的容错性，而我们平时的密码验证是要100%匹配。前几天，有朋友谈到做游戏点击抽奖，<em>识别</em><em>图片</em>中的文字，当时立马想到的就是js控制或者flash做遮罩层，感觉这种办法是最方便快捷效果好，而且节省服务器资源，但是那边提的要求竟然是通过php<em>识别</em>...

对于谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统实现教程

本教程针对Windows10实现谷歌近期公布的TensorFlow Object Detection API<em>视频</em>物体<em>识别</em>系统，其他平台也可借鉴。本教程将网络上相关资料筛选整合（文末附上参考资料链接），旨在为快速搭建环境以及实现<em>视频</em>物体<em>识别</em>功能提供参考，关于此API的更多相关信息请自行搜索。注意： windows用户名不能出现 中文！！！安装Python注意： Windows平台的TensorFlow

3D 卷积神经网络 视频动作识别

转自：http://blog.csdn.net/AUTO1993/article/details/70948249 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25912625 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9002508 3D CNN框架结构各层详细计算过程 这篇博客主要详细介绍3D

基于face++的视频流的人脸识别

基于face++的<em>视频</em>流的人脸<em>识别</em>1.概述    face++是旷世科技开发的人脸<em>识别</em>的开源API，丰富的接口可供开发者调用，在我上一篇文章中介绍face++的使用说明中利用face++的API做了一个<em>识别</em>马云爸爸的小demo，这次同样使用face++API，做一个进阶demo，使用摄像头对拍摄对象进行人脸身份<em>识别</em>，模拟扫脸支付的一部分。主要思路是（1）开启摄像头，读该帧图像，运用现有的Casca...

摄影成像原理

转载：https://www.sohu.com/a/191146657_690175  摄影成像<em>原理</em> 照相机是个什么样的仪器？为什么可以把外界景物浓缩到一张小小的照片上？观察手中的照相机，就会感到这么多按钮、数字、开关，一定十分复杂。其实再高级的相机都是由镜头和机身这两样最基本的部件组成，它的成像<em>原理</em>都一样。 1、“小孔成像” 用一个带有小孔的板遮挡在屏幕与物之间，屏幕上就会形成物的倒像，...

图像局部特征点检测算法综述

研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的<em>原理</em>进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知识的一个总结。 本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式，列出了主体的框架，后面还有许多...

求摄像头识别物体的代码例子呀(非人脸识别)

就是我提供一个比如说水杯的实体<em>图片</em>，然后用摄像头拍摄，当我用这个水杯的时候，能<em>识别</em>出它。 如果有2个就<em>识别</em>出水杯X2 再如果有多个物品，就对应到库里的<em>图片</em>一一<em>识别</em>出来 有没有这样的例子啊，最好能是C#

使用TensorFlow进行训练识别视频图像中物体

本教程针对Windows10实现谷歌公布的TensorFlow Object Detection API<em>视频</em>物体<em>识别</em>系统，其他平台也可借鉴。本教程将网络上相关资料筛选整合...

Vuforia功能记录(三) ------ 图片识别显示视频

为了方便AR开发交流，博主建立了一个群 ：891555732，欢迎一起讨论 个人觉得Vufroa集成进unity之后那使用操作简化的不是一星半点,这两天老板要求<em>识别</em><em>图片</em>播放<em>视频</em>,虽然很简单但还是记录下吧 1.创建新工程,设置好Vuforia环境并导入包 设置vuforia开发环境 导入vuforia包   2.删除新建场景的camera,添加ARCamera与ImageTarg...

图像识别过程（概念）

图像<em>识别</em>过程分为图像处理和图像<em>识别</em>两个部分。 图像处理(imageProcessing)利用计算机对图像进行分析,以达到所需的结果。 图像处理可分为模拟图像处理和数字图像处理,而图像处理一般指数字图像处理。 这种处理大多数是依赖于软件实现的。 其目的是去除干扰、噪声,将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式,主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

计算机视觉技术深度解读之视频动作识别

作者：极链AI研究院 徐宝函 <em>视频</em>的理解与<em>识别</em>是计算机视觉的基础任务之一。随着<em>视频</em>设备和网络的普通，<em>视频</em>理解也吸引了越来越多研究者的关注。而<em>识别</em><em>视频</em>中的动作则是其中一个充满挑战而又具有较高实际应用价值的任务。相比图像来说，<em>视频</em>内容和背景更加复杂多变，不同的动作类别之间具有相似性，而相同的类别在不同环境下又有着不同的特点。此外，由于拍摄造成的遮挡、抖动、视角变化等也为动作<em>识别</em>进一步带来了困难。在实...

揭秘：快手用AI在短视频里玩出三大花样，背后是怎样的技术原理？

郭一璞 发自 西二旗 量子位 报道 | 公众号 QbitAI你一定觉得，AI这种前沿科技，主要活在硅谷西二旗的科技公司、大学和研究院的论文、还有资本的热捧里。这些地方有算...

视频识别算法：慢特征分析算法

Github-blog CSDN-blog <em>原理</em>简介 在动作<em>视频</em>中，运动区域像素发生剧烈的变化，但是在完成一套动作前，其动作代表的含义是不变的，即其<em>视频</em>表达的高层语义未发生变化。慢特征分析算法，通过剧烈变化的像素寻找其内含的高层语义信息，计算相应的特征来表征其高层语义信息，用以<em>识别</em>。<em>视频</em>中的动作<em>识别</em>大致可分为<em>视频</em>预处理、特征兴趣点提取、输入<em>视频</em>信息整理、慢特征分析、特征描述、特征...

深度学习：卷积神经网络与图像识别基本概念

一 卷积神经网络的组成 图像分类可以认为是给定一副测试<em>图片</em>作为输入 IϵRW×H×CIϵRW×H×C，输出该<em>图片</em> 属于哪一类。参数 W 是图像的宽度，H 是高度，C 是通道的个数；彩色图像中 C = 3，灰度图像 中 C = 1。一般的会设定总共类别的个数，例如在ImageNet竞赛中总共有 1000 个类别；在CIFAR10 中有 10 个类别。卷积神经网络则可以看成这样的黑匣子。输入

opencv实现图片及视频流（摄像头）的人脸检测

本文将实现opencv的人脸检测，首先从最简单的<em>图片</em>检测人脸开始。在opencv中，主要有 Haar特征 和 LBP特征 进行人脸检测。opencv自带训练好的分类器，在源码的data目录下有“lbpcascades”，“haarcascades”，“hogcascades”三个文件夹，分别表示通过“haar”、“hog”和“lbp”三种不同的特征而训练出的分类器。&quot;haar&quot;特征主要用于人脸检测...

关于视频关键帧提取算法

系统总体设计 监控系统的移动端部署 图像关键内容的提取 数据传输加密 监控端与用户 身份认证身份认证 实时预警实时预警 获取监控关键信息获取监控关键信息 异常行为检测过程通常分为四个阶段： 初始化-通过初始化为整个系统处理采集到的图像数据：例如，建立一个合理的图像轮廓匹配系统模型 跟踪-从图像背景中分理出目标部分，并分析连续帧目标部分的相应关系 姿态-估计连续帧出现的姿态行为（通常，需要建立...

视频识别

想知道现在OCR有多么逆天了吗？ 经过骨灰级开发大咖的集成与修改，现在逆天了，5分钟的<em>视频</em>40秒左右就可以提取完相应的字幕信息。 当然这都得益于北京文通科技公司开发的<em>视频</em>文字<em>识别</em>系统。 其实北京文通科技公司一直建议用户对<em>视频</em>文件进行截屏<em>识别</em>，这样再大再长的<em>视频</em>处理起来也会很...

Airtest图像识别原理

AirtestIDE 是一个跨平台的UI自动化测试编辑器，适用于游戏和App。 自动化脚本录制、一键回放、报告查看，轻而易举实现自动化测试流程 支持基于图像<em>识别</em>的Airtest框架，适用于所有Android和Windows游戏 支持基于UI控件搜索的Poco框架，适用于Unity3d，Cocos2d与Android App 一句话总结：我们推出了两款基于Python的...

视频中人物识别--tensorflow介绍

 在开始写<em>视频</em>中人物的<em>识别</em>时用到的知识点有cnn与tensorflow，在此首先介绍一下其中应用到深度学习框架tensorflow。 1 深度学习框架介绍前的“废话”     到目前为止深度学习的框架有Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch等，如果帖友有时间的话可以多多学习几种框架，不过个人认为在项目中使用更能加深对框架的熟悉。我在此只大概总结下...

“以图搜图”，背后的原理你不懂

Google "相似<em>图片</em>搜索"：你可以用一张<em>图片</em>，搜索互联网上所有与它相似的<em>图片</em>。打开Google<em>图片</em>搜索页面：点击【相机】使用上传一张《深度学习》的原图： ​点击搜索后，Google会出现外观类似的<em>图片</em>，相似度越高，<em>图片</em>越靠前。 ​这种<em>技术</em>的<em>原理</em>是什么？计算机怎么知道两张<em>图片</em>相似呢？为了满足大家的好奇心，下面我来讲一下“以图搜图”背后的故事。01相似图像搜索引擎“以图搜图”正式的名称应该叫“...

基于深度学习的视频检测（一）

一、简介图像目标检测任务在过去几年深度学习的发展背景下取得了巨大的进展，检测性能得到明显提升。但在<em>视频</em>监控、车辆辅助驾驶等领域，基于<em>视频</em>的目标检测有着更为广泛的需求。由于<em>视频</em>中存在运动模糊，遮挡，形态变化多样性，光照变化多样性等问题，仅利用图像目标检测<em>技术</em>检测<em>视频</em>中的目标并不能得到很好的检测结果。如何利用<em>视频</em>中目标时序信息和上下文等信息成为提升<em>视频</em>目标检测性能的关键。对于<em>视频</em>目标检测来说，一个好的检

人脸识别技术原理及解决方案

人脸<em>识别</em>系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机<em>技术</em>和光学成像<em>技术</em>的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在 90年后期，以美国、德国和日本的<em>技术</em>实现为主。 人脸<em>识别</em><em>技术</em>是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者<em>视频</em>流 。 首先判断其是否存在人脸 ，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其...

直接从opencv读取的视频帧中提取特征点和把对应的视频帧保存为图片，再从图片中提取特征点是不同的结果，为什么啊，求解答？？

直接从opencv读取的<em>视频</em>帧中提取特征点和把对应的<em>视频</em>帧保存为<em>图片</em>，再从<em>图片</em>中提取特征点是不同的结果。 为了进一步验证，我直接从opencv读取的<em>视频</em>帧，然后立刻保存为<em>图片</em>再对该<em>图片</em>进行特征点提取，

【opencv人脸识别3】从视频中识别出你的脸

【opencv人脸<em>识别</em>3】从<em>视频</em>中<em>识别</em>出你的脸 第一节讲从<em>图片</em>中检测人脸，【opencv人脸<em>识别</em>一】从<em>图片</em>中检测人脸 第二节讲从<em>视频</em>中检测人脸，【opencv人脸<em>识别</em>】从<em>视频</em>中检测人脸 本节结合前面的内容，实现从<em>视频</em>中<em>识别</em>出你的脸。大型的人脸<em>识别</em>需要首先训练大量的人脸模型，但本着迅速上手的目的，本节先直接训练4个人的人脸模型（小样本），直接进行<em>识别</em>。 后续第...

基于视频分析的烟火自动检测系统方案

基于<em>视频</em>分析的烟火自动检测系统方案_深圳太古计算机系统有限公司出品

关于图像识别成熟AI技术的问题请教

本帖希望有大神能推荐几招目前应用成熟的AI<em>技术</em>。 本人希望实现以下场景： 1、例如将一颗螺丝钉作为元素的相片录入数据，而后，我在某个图内能让程序自动<em>识别</em>指认相似的螺丝钉，或框处疑似的螺丝钉； 2、例如

基于深度学习的视频人脸识别方法

本文的<em>视频</em>人脸检测<em>识别</em>方法的基本设计思想是，在给出一段<em>视频</em>文件以及这个<em>视频</em>文件的字幕和剧本之后，可以自动的对<em>视频</em>中的人物进行检测和<em>识别</em>，不需要任何的训练样本。<em>视频</em>人脸检测<em>识别</em>方法主要由四个部分组成：字

目标检测常用算法原理以及caffe实践精讲（视频百度云链接）

本文档包含目前深度学习之目标检测算法的<em>原理</em>详解以及caffe实践精讲<em>视频</em>，为百度云链接

【视频处理】视频篡改检测经典算法原理部分

1.基于速度场连续性的帧间篡改检测 参考文献：《基于连续性特征的<em>视频</em>帧间篡改检测算法的研究与实现》 《EXPOSING VIDEO INTER-FRAME FORGERY BASED ON VELOCITY FIELD CONSISTENCY 》 基本<em>原理</em>：原始<em>视频</em>两两帧间的速度场强度序列是连续的，而帧间篡改将会破坏其连续性。 速度场理论： 速度场概念来源于粒子图像测速<em>技术</em>（Pa

人工智能---图像识别

欢迎分享本文，转载请保留出处点击关注，获取最新AI干货一、安装库首先我们需要安装PIL和pytesseract库。 PIL：（Python Imaging Library）是Python平台上的图像处理标准库，功能非常强大。 pytesseract：图像<em>识别</em>库。我这里使用的是python3.6，PIL不支持python3所以使用如下命令pip install pytesseract pip ins...

程序员必知必会的一款入门级的人脸、视频、文字检测以及识别的项目

【回复“1024”，送你一个特别推送】这两年人工智能项目很火，之前听入职的应届毕业生说：他们的很多朋友和同学都去培训人工智能了。但是到了培训机构真的能够把一个非计算机专业...

通俗解释~ 图像识别究竟是什么？

转载自：搜狐-KPMG大数据挖掘 丰富的数据来源总是少不了对图像的处理，本周来介绍一下图像<em>识别</em><em>技术</em>，我们还亲手做了几种<em>技术</em>的比较哦~ 曾几何时，图像<em>识别</em><em>技术</em>似乎还是很陌生的一个词，现在却已经越来越贴近人们的生活了。近些年比较经典的一个应用，就是谷歌和百度推出的识图功能，相信大家都已经有所体验；IT行业同事炒得火热的人脸<em>识别</em>，也是图像<em>识别</em>应用的一个典例；当然，现在的日常生活中也少不了

创蓝253-创蓝万数平台图像识别OCR技术

图像<em>识别</em>OCR，广泛用于<em>识别</em>各种证件、卡类、甚至发票和单据，快速把<em>图片</em>信息转换成文本信息；主要用于解决快速卡证类的信息输入，以及卡证的接口调用查询； 目前支持API的方式调用，<em>图片</em>支持Base64编码以及<em>图片</em>Url两种方式，目前支持的格式有：jpg、png、bmp三种格式，建议文件大小在2M以内。 一．<em>技术</em>实现流程： 二． 图像矫正<em>技术</em>： 之前对于OCR文字<em>识别</em>的图像要求非常高，不仅需...

SOBEL边缘检测例程

边缘是图像最基本的特征，其在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要的作用，这是因为 图像的边缘包含了用于<em>识别</em>的有用信息，是图像分析和模式<em>识别</em>的主要特征提取手段。

【技术综述】视频分类/行为识别研究综述，从数据集到方法

<em>视频</em>分类/行为<em>识别</em>是计算机视觉领域中非常有挑战性的课题，因为其不仅仅要分析目标体的空间信息，还要分析时间维度上的信息，如何更好的提取出空间-时间特征是问题的关键。本文总结...

图像识别中的深度学习

来源：《中国计算机学会通讯》第8期《专题》 作者：王晓刚 深度学习发展历史 深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音<em>识别</em>、自然语言处理、计算机视觉、图像与<em>视频</em>分析、多媒体等诸多领域的应用取得了巨大成功。现有的深度学习模型属于神经网络。神经网络的起源可追溯到20世纪40年代，曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知的机理解决各种机器学习问题。1986年，鲁梅

图像识别技术综述与展望

视觉在人与人交互以及人与自然界的交互过程中起到非常重要的作用 ， 让终端设备具有智能的视觉<em>识别</em>和交互能力是人工智能和计算机<em>技术</em>的核心挑战和远大目标之一 ． 可以看到 ， 近年来视觉<em>识别</em><em>技术</em>发展飞速 ，

重磅|基于深度学习的目标检测综述(一）

作者：叶    虎 编辑：黄俊嘉 前  言图像分类，检测及分割是计算机视觉领域的三大任务。图像分类模型（详情见[这里](https://medium.com/comet-app/review-of-deep-learning-algorithms-for-image-classification-5fdbca4a05e2)）是将图像划分为单个类别，通常对应于图像中最突出的物体。但是现实世界的很多图

Opencv图像识别从零到精通（26）---分水岭

分水岭是区域分割三个方法的最后一个，对于前景背景的分割有不错的效果。       分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢

打造自己的图像识别模型

https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-02-20-9 https://www.jianshu.com/p/d4a924c97416

请问图像识别和视频识别主要用哪些语言开发？

请问图像<em>识别</em>和<em>视频</em><em>识别</em>主要用哪些语言开发？有了解的吗？能给些入门的指导不？如果要做人脸<em>识别</em>的开发，应该关注哪些知识，看哪些书籍，能介绍一下吗？

公司老板让我用opencv开发工业相机来做图像识别方面的技术！！！

现在我用的是灰点相机来做的，下了它的启动和SDK。 接下来就是用opencv来处理，要配置相机的SDK 怎么搞！！！ 我是编程白痴。。。 怎么配置相机SDK啊~~~求大神~~

图像处理基本原理----基本概念

原文链接:  https://www.codeproject.com/articles/781213/fundamentals-of-image-processing-behind-the-scenes 原作者:  Jakub Szymanowski 图像处理基本<em>原理</em>  Fundamentals of Image Processing - behind the scenes

视频图像物体识别

物体在传送带上，传送带在匀速移动，摄像头在固定位置上拍摄，拍摄的图像中包含一个或多个物体，物体在一帧或多帧图像中，物体之间有间隙，<em>识别</em>定位出每个物体的轮廓。 注意： 1、物体的颜色和形状不确定，拍摄的

深入理解分布式事务

本文链接：http://www.codeceo.com/article/distributed-transaction.html 本文作者：码农网 – 吴极心 1、什么是分布式事务 分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作

相似图片搜索的原理（二）

二年前，我写了《相似<em>图片</em>搜索的<em>原理</em>》，介绍了一种最简单的实现方法。 昨天，我在isnowfy的网站看到，还有其他两种方法也很简单，这里做一些笔记。   一、颜色分布法 每张<em>图片</em>都可以生成颜色分布的直方图（color histogram）。如果两张<em>图片</em>的直方图很接近，就可以认为它们很相似。   任何一种颜色都是由红绿蓝三原色（RGB）构成的，所以上图共有4张直方图（三原色直方图

Python如何图像识别？

转自 ：https://www.wukong.com/answer/6583135560443887876/?iid=39055545733&amp;amp;app=news_article&amp;amp;share_ansid=6583135560443887876&amp;amp;app_id=13&amp;amp;tt_from=mobile_qq&amp;amp;utm_source=mobile_qq&amp;amp;utm_med...

动态人脸识别技术难点

动态人脸<em>识别</em><em>技术</em>难点 光照环境 人脸姿态 装饰物 摄像机的图像 丢帧 <em>视频</em>抖动

Facebook的图像识别很强大，一次开源了三款机器视觉工具

Facebook 的图像<em>识别</em>功能一直为人所赞叹，也是一些专业人士介绍相关<em>技术</em>的范例。今日，Facebook 官方发布博客称开源 DeepMask 分割构架、SharpMask 分割精炼模块、MultiPathNet 的代码。 计算机能够像人眼一样轻松分辨<em>图片</em>中的许多物体吗？ 当人看一张<em>图片</em>的时候，他们能将物体<em>识别</em>到最后一个像素。在 Facebook 人工智能研究

相似图片搜索的原理

上个月，Google把&quot;相似<em>图片</em>搜索&quot;正式放上了首页。 你可以用一张<em>图片</em>，搜索互联网上所有与它相似的<em>图片</em>。点击搜索框中照相机的图标。 一个对话框会出现。 你输入网片的网址，或者直接上传<em>图片</em>，Google就会找出与其相似的<em>图片</em>。下面这张<em>图片</em>是美国女演员Alyson Hannigan。 上传后，Google返回如下结果： 类似的&quot;相似<em>图片</em>搜索引擎&quot;还有不少，T...

机器视角：长文揭秘图像处理和卷积神经网络架构

对用于图像<em>识别</em>和分类的卷积神经网络架构作了深度揭秘

图像识别的技术现状和发展趋势

图像<em>识别</em>的<em>技术</em>现状和发展趋势 该文描述了图像<em>识别</em><em>技术</em>的国内外研究现状，介绍了图像<em>识别</em>过程的相关基本工作，并探讨了图像<em>识别</em>的关键步骤，包括图象分 割、图像特征提取和分类和图像的匹配，分析和比较了各种算法

图像识别

图像<em>识别</em>主要用到了两个第三方的iOS框架：OpenCV和TesseractOCR，OpenCV用来做图像处理，定位到身份证号码的区域，TesseractOCR则是对定位到的区域内的内容进行<em>识别</em>。 OpenCV中的一些简单的处理图像的方法：灰度处理、二值化、腐蚀、边缘检测等等。 Tesseract Open Source OCR Engine (main repository)- http...

图像识别，ocr 技术，有兴趣的可以了解一下

我现在的项目有一个需求，就是把拍照的照片上面的文字<em>识别</em>出来，然后上传到服务器，录入数据，其实图像<em>识别</em><em>技术</em>是很难的一个<em>技术</em>。 (这是我的github里面的地址，关于ocr 的demo~>  https://github.com/wwpeter/ocr) OCR （Optical Character Recognition，光学字符<em>识别</em>）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印

ios 图像识别技术总结

iOS通过摄像头动态<em>识别</em>图像 前言： 目前的计算机图像<em>识别</em>，透过现象看本质，主要分为两大类: 基于规则运算的图像<em>识别</em>，例如颜色形状等模板匹配方法 基于统计的图像<em>识别</em>。例如机器学习ML，神经网络等人工智能方法 区别：模板匹配方法适合固定的场景或物体<em>识别</em>，机器学习方法适合大量具有共同特征的场景或物体<em>识别</em>。 对比：无论从<em>识别</em>率，准确度，还是适应多变场...

图像识别技术 - 从零开始到第一个行业产品的诞生(序)

导读1. 这个系列的文章要写什么   这个系列的文章主要是写图像<em>识别</em><em>技术</em>(caffe, tensorflow)的应用的。描述了从零开始到行业产品的诞生的整个过程。这个过程说简单也简单，说复杂也复杂。2. 为什么写   原因有几个:   1) 对个人而言这是最近参与设计实施的几个项目的完整记录。主要记录的是开放的<em>技术</em>及应用，不会涉及项目机密。   2) 更重要的原因是希望对他人有所帮助。在每次<em>技术</em>变...

图像处理：电网图资智能识别技术的研究的步骤

          图像处理：电网图资智能<em>识别</em><em>技术</em>的研究的步骤 预处理算法 滤波 图像增强 图像分割 预处理算法结果：构成训练样本和测试样本 特征提取 形状进行归一化处理 提取各阶矩特征值 特征值进行归一化处理 训练SVM得参数设计电气设备的分类器 图像<em>识别</em> 提取待<em>识别</em>的电气设备图像的特征向量 与模板库中样本进行匹配 采用投票法对待<em>识别</em>的电气设备进行分类 图像<em>识别</em>算法...

百度easyDL的图像识别原理是？

百度的easyDL名为让深度学习更简单，使不懂深度学习的用户能够在此平台训练数据集，数据集的训练涵盖声音，图像，文本分析领域，针对图像中的图像<em>识别</em>和物体检测，两者背后所支撑的<em>技术</em><em>原理</em>是什么?

基于“视频图像”的人脸识别算法

基于“<em>视频</em>图像”的人脸<em>识别</em>算法

视频行为识别阅读[2]Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition[2016]

[1]Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition[2016]（TSN网络） 介绍： (1)对于长序列的学习能力在理解<em>视频</em>行为上具有重要意义，但是主流的双流法和C3D通常只是聚焦于表面或者是短时间序列的学习（C3D的输入是连续的16帧，而双流法是依靠前后两帧计算出来的光流）。Lon...

基于 Deep Learning 的视频识别方法概览

深度学习在最近十来年特别火，几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网<em>视频</em>在最近几年也特别火，短<em>视频</em>、<em>视频</em>直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里，成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起，会产生什么样的化学反应呢？ 不说具体的<em>技术</em>，先上一张福利图，该图展示了机器对一个<em>视频</em>的认知效果。其总红色的字表示objects, 蓝色的字表示...

机器学习与图像识别：理论、应用

张长水的ppt: 机器学习与图像<em>识别</em>：理论、应用,很好的内容，可以看下

大家讨论一下色情图像识别系统, 原理是什么东西呀?简单的图像模糊运算吗?

大家讨论一下色情图像<em>识别</em>系统, <em>原理</em>是什么东西呀?简单的图像模糊运算吗?

OpenCV+OCR 图像处理字符识别原理及代码

需配置好OpenCV和OCR环境下运行 1、OpenCV简介 OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这

身份证图像识别的算法原理和应用

* 重点内容随着信息时代的飞速发展，作为人口信息行之有效的管理工具——身份证，已经深入到了社会生活的方方面面。身份证是我国居民身份的象征.* 目前身份证登记大多采用人工录入的方式。这不但耗时，而且效率非常低下。因此，如何利用计算机<em>技术</em>，高速、有效、完整地录入个人信息，并进行相应的管理和验证成为许多信息系统中急需解决的问题。 近年来，随着图像处理和模式<em>识别</em><em>技术</em>的成熟发展，尤其是OCR（光学

人脸识别主要算法原理

人脸<em>识别</em>主要算法<em>原理</em> 主流的人脸<em>识别</em><em>技术</em>基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果； 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状

数字图像处理的基本原理和常用方法

trackback： http://b2museum.cdstm.cn/identification/sztxcl-relative.htm 数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初

CNN与图像识别

简单介绍： 1. 卷积神经网络用于图像<em>识别</em>的现状。 2. 卷积与图像处理基础知识。 3. 卷积神经网络每一层的可视化，了解神经网络内部的物理意义。 4. 图像卷积滤波器与神经元和权重的关系。 卷积神经网络与图像<em>识别</em>背景 LeNet概述 ImageNet大规模图像<em>识别</em>挑战赛 卷积与图像处理 卷积的定义 图像卷积的物理意义 LeNet详解 手写数字<em>识别</em>过程可视化 神经网络中的“神经元”和“权重”在哪里？ ...

关于实现流媒体视频中的图像识别技术

现在有一个rmtp的流<em>视频</em>，想要监听抓取<em>视频</em>中是否出现某一个画面。 （改画面有明显的、固定的特征） 用python实现最好，其他语言也可考虑。大神们有没有什么思路。

相见恨晚的超实用网站

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MFCC VC++ 源代码之文本说明下载

是对自己写的这个“MFCC VC++ 源代码”程序的部分说明。更方便大家理解本程序。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/RICHARD221/2129107?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/RICHARD221/2129107?utm_source=bbsseo[/url]

络监控管理软件中文破解版下载

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proteus器件库下载

proteus器件库资料，或许对你有用哦。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/xjw982/5640291?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xjw982/5640291?utm_source=bbsseo[/url]

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