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圖像識別

圖像識別,是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對象的技術,是應用深度學習算法的一種實踐應用。[1]現階段圖像識別技術一般分為人臉識別與商品識別,人臉識別主要運用在安全檢查、身份核驗與移動支付中;商品識別主要運用在商品流通過程中,特別是無人貨架、智能零售柜等無人零售領域[2]。
  • 基于DSP的圖像識別技術的研究

    CCS ( Code Composer Studio )開發工具是德州儀器公司(TI)針對DSP開發的集成軟件開發環境,TI的每個DSP系列對應不同的CCS 。CCS的功能十分強大,它集成了代碼的編輯,編譯,鏈接和調試等諸多功能

    標簽: dsp 圖像識別

    上傳時間: 2021-12-21

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  • 《Python深度學習》2018中文版+源代碼

    這是我在做大學教授期間推薦給我學生的一本書,非常好,適合入門學習。《python深度學習》由Keras之父、現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊(Franc?ois Chollet)執筆,詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐,包括計算機視覺、自然語言處理、產生式模型等應用。書中包含30多個代碼示例,步驟講解詳細透徹。作者在github公布了代碼,代碼幾乎囊括了本書所有知識點。在學習完本書后,讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。但是有一個小小的遺憾:代碼的解釋和注釋是全英文的,即使英文水平較好的朋友看起來也很吃力。本人認為,這本書和代碼是初學者入門深度學習及Keras最好的工具。作者在github公布了代碼,本人參照書本,對全部代碼做了中文解釋和注釋,并下載了代碼所需要的一些數據集(尤其是“貓狗大戰”數據集),并對其中一些圖像進行了本地化,代碼全部測試通過。(請按照文件順序運行,代碼前后有部分關聯)。以下代碼包含了全書約80%左右的知識點,代碼目錄:2.1: A first look at a neural network( 初識神經網絡)3.5: Classifying movie reviews(電影評論分類:二分類問題)3.6: Classifying newswires(新聞分類:多分類問題 )3.7: Predicting house prices(預測房價:回歸問題)4.4: Underfitting and overfitting( 過擬合與欠擬合)5.1: Introduction to convnets(卷積神經網絡簡介)5.2: Using convnets with small datasets(在小型數據集上從頭開始訓練一個卷積網絡)5.3: Using a pre-trained convnet(使用預訓練的卷積神經網絡)5.4: Visualizing what convnets learn(卷積神經網絡的可視化)

    標簽: python 深度學習

    上傳時間: 2022-01-30

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  • 華為AI安全白皮書2018-cn

    華為AI安全白皮書2018-cn近年來,隨著海量數據的積累、計算能力的發展、機器學習方法與系統的持續創新與演進,諸如圖像識別、語音識 別、自然語言翻譯等人工智能技術得到普遍部署和廣泛應用。越來越多公司都將增大在AI的投入,將其作為業務發展 的重心。華為全球產業愿景預測:到2025年,全球將實現1000億聯接,覆蓋77%的人口;85%的企業應用將部署到 云上;智能家庭機器人將進入12%的家庭,形成千億美元的市場。 人工智能技術的發展和廣泛的商業應用充分預示著一個萬物智能的社會正在快速到來。1956年,麥卡錫、明斯基、 香農等人提出“人工智能”概念。60年后的今天,伴隨著谷歌DeepMind開發的圍棋程序AlphaGo戰勝人類圍棋冠 軍,人工智能技術開始全面爆發。如今,芯片和傳感器的發展使“+智能”成為大勢所趨:交通+智能,最懂你的 路;醫療+智能,最懂你的痛;制造+智能,最懂你所需。加州大學伯克利分校的學者們認為人工智能在過去二十年 快速崛起主要歸結于如下三點原因[1]:1)海量數據:隨著互聯網的興起,數據以語音、視頻和文字等形式快速增 長;海量數據為機器學習算法提供了充足的營養,促使人工智能技術快速發展。2)高擴展計算機和軟件系統:近 年來深度學習成功主要歸功于新一波的CPU集群、GPU和TPU等專用硬件和相關的軟件平臺。3)已有資源的可獲得 性:大量的開源軟件協助處理數據和支持AI相關工作,節省了大量的開發時間和費用;同時許多云服務為開發者提供 了隨時可獲取的計算和存儲資源。 在機器人、虛擬助手、自動駕駛、智能交通、智能制造、智慧城市等各個行業,人工智能正朝著歷史性時刻邁進。谷 歌、微軟、亞馬遜等大公司紛紛將AI作為引領未來的核心發展戰略。2017年谷歌DeepMind升級版的AlphaGo Zero橫 空出世;它不再需要人類棋譜數據,而是進行自我博弈,經過短短3天的自我訓練就強勢打敗了AlphaGo。AlphaGo Zero能夠發現新知識并發展出打破常規的新策略,讓我們看到了利用人工智能技術改變人類命運的巨大潛能。 我們現在看到的只是一個開始;未來,將會是一個全聯接、超智能的世界。人工智能將為人們帶來極致的體驗,將 積極影響人們的工作和生活,帶來經濟的繁榮與發展。

    標簽: 華為 ai

    上傳時間: 2022-03-06

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  • 深度神經網絡的快速學習算法

    神經網絡是機器學習的重要分支,是智能計算的一個主流研究方向,長期受到眾多科學家的關注和研究,它植根于很多學科,結合了數學、統計學、物理學、計算機科學和工程學.已經發現,它能夠解決一些傳統意義上很難解決的問題,也為一些問題的解決提供了全新的想法.在傳統的研究成果中,有很多表達數據的統計模型,但大都是比較簡單或淺層的模型,在復雜數據的學習上通常不能獲得好的學習效果.深度神經網絡采用的則是一種深度、復雜的結構,具有更加強大的學習能力,目前深度神經網絡已經在圖像識別、語音識別等應用上取得了顯著的成功.這使得這項技術受到了學術界和工業界的廣泛重視,正在為機器學習領域帶來一個全新的研究浪潮.

    標簽: 深度神經網絡

    上傳時間: 2022-06-19

    上傳用戶:shjgzh

  • 深度學習的數學,中文版,高清文字pdf

    學python必備,數學得搞好  ,嘿嘿嘿本書的目的在于提供理解神經網絡所需的數學基礎知識。為了便于 讀者直觀地理解,書中使用大量圖片,并通過具體示例來介紹。因 此,本書將數學的嚴謹性放在第二位。 深度學習的世界是豐富多彩的,本書主要考慮階層型神經網絡和卷 積神經網絡在圖像識別中的應用。 本書將 Sigmoid 函數作為激活函數,除此之外也可以考慮其他函 數。 本書以最小二乘法作為數學上的最優化的基礎,除此之外也可以考 慮其他方法。 神經網絡可分為有監督學習和無監督學習兩類。本書主要講解有監 督學習。 人工智能相關的文獻之所以難讀,其中一個原因就是各文獻所用的 符號不統一。本書采用的是相關文獻中常用的符號。 本書使用 Excel 進行理論驗證。Excel 是一個非常優秀的工具,能 夠在工作表上可視化地展現邏輯,有助于我們理解。因此,相應的 項目需要以 Excel 的基礎知識為前提。

    標簽: 深度學習 python

    上傳時間: 2022-06-22

    上傳用戶:kingwide

  • VC++數字圖像模式識別技術及工程實踐

    VC++數字圖像模式識別技術及工程實踐

    標簽: VC 數字圖像 工程實踐 模式識別技術

    上傳時間: 2013-04-15

    上傳用戶:eeworm

  • Visual C++ MATLAB圖像處理與識別實用案例精選 胡小鋒

    Visual C++ MATLAB圖像處理與識別實用案例精選 胡小鋒

    標簽: Visual MATLAB 圖像處理 識別

    上傳時間: 2013-04-15

    上傳用戶:eeworm

  • 圖像模式識別 VC++技術實現

    圖像模式識別 VC++技術實現

    標簽: VC 圖像 模式識別 技術實現

    上傳時間: 2013-07-01

    上傳用戶:eeworm

  • visual c++ matlab圖像處理與識別實用案例精選 源碼

    visual c++ matlab圖像處理與識別實用案例精選 源碼

    標簽: visual matlab 圖像處理 識別

    上傳時間: 2013-08-05

    上傳用戶:eeworm

  • 用VISUAL C++編程實現指紋圖像的特征提取以及對指紋圖像的識別

    ·詳細說明:用VISUAL C++編程實現指紋圖像的特征提取以及對指紋圖像的識別-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

    標簽: VISUAL nbsp 指紋圖像 編程實現

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:kaka

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