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（2）隐马尔可夫法(HMM) 隐马尔可夫法(HMM) 是70年代引入语音识别理论的，它的出现使得自然语音识别系统取得了实质性的突破。HMM 方法现已成为语音识别的主流技术，目前大多数大词汇量、连续语音的非特定人语音识别系统都是基于HMM模型的。HMM是对语音信号的时间序列结构建立统计模
loss、recall、precision、confidence 等，分别代表训练过程的损失（越小越好）、召回率（能识别出的结果占应该识别出结果的比例，越高越好）、精确率（识别出的结果中正确的比率，越高越好）、置信度（模型有把握识别对的概率，越高越好），可以作为参考。 5. 测试
使用seetaface做人脸识别。引擎FaceDetection人脸识别模块，用于识别出照片中的人脸，染回每个人脸的坐标和人脸总数。FaceAlignment特征点识别模块，主要识别两个嘴角、鼻子、两个眼睛五个点的坐标。测试下来，发现图片模糊时，识别不准。FaceIdentifi
需要用文档识别软件或搭载文档识别SDK的扫描笔对准纸质文档扫一扫即可完成录入、搜索等操作，解决文档录入繁琐问题。 云脉文档识别SDK识别率高，字符识别率高于98.33%，识别速度快，平均识别时间少于2秒，因此可以帮助扫描笔进行准确高速的进行扫描。云脉OCR核心算法，识别范围广，能
Servicecomb结合人脸识别API实现人脸识别
Servicecomb结合人脸识别API实现人脸识别
该API属于APIHub22579服务，描述: 该请求用于识别地标,即对于输入的一张图片(可正常解码,且长宽比适宜),输出图片中的地标识别结果接口URL: "/landmarkDetect/index"
一、手势识别简介（附课程作业报告) 1 系统设计方案 今年来，手势识别作为新一代人机交互手段，受到了国内外研究学者以及公司的关注和研究，并且取得了突出的成果，在智能电视、游戏娱乐设备、机器人等方面都有了广泛的应用，而且，通过对手势识别技术的研究，可以推动机器设
在计算机科学中，手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。手势识别可以来自人的身体各部位的运动，但一般是指脸部和手的运动。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互，让计算机理解人类的行为。其核心技术为手势分割、手势分析以及手势识别。 未来的可用性必然是极大的 实现效果： 获取摄像头
"error_msg":"The input parameter is invalid"}返回检测API调用参数信息发现在身份证识别的API接口中有有site 参数而手写字体的识别中没有site参数重新调整代码 option = {} option["text_type"] = "digit"
号、支付、分析、云空间、游戏服务，已经上线4个月的广告、定位服务外，还新增了不少开发者期待已久的新能力，包括机器学习服务、情景感知服务、统一扫码服务、近距离通信服务、全景服务、安全检测服务、动态标签管理器服务、线上快速身份验证服务、位置服务、快应用服务、数字版权服务、运动健康服务
一、声纹识别简介 本文基于Matlab设计实现了一个文本相关的声纹识别系统，可以判定说话人身份。 1 系统原理 a 声纹识别 这两年随着人工智能的发展，不少手机App都推出了声纹锁的功能。这里面所采用的主要就是声纹识别相关的技术。声纹识别又叫说话人识别，它和语音识别存在一点差别。
为云人脸识别接口中的活体检测功能确定待检测的对象是否为真人，然后通过华为云文字识别中的身份证识别功能对身份证照片进行检测并识别相关内容，初步识别成功后，再用程序做基本的原则判断，比如省份、地市等地点名称是否正常，身份证号码是否符合基本的编码规则等，最后通过华为云人脸识别接口中的人
pytesseract是一款用于光学字符识别的Python第三方库，可以从图片中识别出其中嵌入的文字 我们可以看到有些验证码是识别不出来的。 随着计算能力和机器学习的发展，涌现出很多新型验证码，使得验证码处理越来越难。如下图： 验证码的识别是一个专门的研究领域，对于普通用户来说，要采用合适的抓取策略，尽量避免验证码的出现。
JupyterLab常见问题解决办法》尝试解决问题。 实验步骤 案例内容介绍 视频动作识别是指对一小段视频中的内容进行分析，判断视频中的人物做了哪种动作。视频动作识别与图像领域的图像识别，既有联系又有区别，图像识别是对一张静态图片进行识别，而视频动作识别不仅要考察每张图片的静态内容，还要考察不同图片静态内容之
人员本书详细介绍了图像识别的相关知识。通过本书可以了解其理论知识，了解哪些才是项目所需的内容以及如何在项目中实现，能够快速上手。如何阅读本书本书从以下几个方面阐述图像识别：第1章介绍图像识别的一些应用场景，让读者对图像识别有个初步的认识。第2章主要对图像识别的工程背景做简单介绍，
二、水果蔬菜识别简介 0 引 言 随着计算机技术的发展,图像识别技术被应用到各大领域。在农业领域中,图像识别技术的应用也较为广泛。例如,农作物虫害图像识别,农产品自动分拣及品质分级等等。我国是水果大国,对于水果图像识别的研究尤为重要。水果图像识别能对不同水果进行识别分类,有利于
识别过程 书本级：中文，英文；简体，繁体； 版式级：竖排，横排；有无分栏； 行切分 字切分 识别：真正的OCR识别过程，图像信息还原成文本信息 后处理：人工干预，主要集中在前四个阶段。
FSMN及其变体模型 一、概述 在很长一段时间内，语音识别领域最常用的模型是GMM-HMM。但近年来随着深度学习的发展，出现了越来越多基于神经网络的语音识别模型。在各种神经网络类型中，RNN因其能捕捉序列数据的前后依赖信息而在声学模型中被广泛采用。用得最多的RNN模型包括LSTM
该API属于APIHub22579服务，描述: 用于识别果蔬类食材,即对于输入的一张图片(可正常解码,且长宽比适宜),输出图片中的果蔬食材结果接口URL: "/ingredientDetect/index"
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