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是速度很快，缺点是识别率比较低，我做过手势识别，对于已经分割好的手势轮廓图，识别率也就30%左右，对于纹理比较丰富的图片，识别率更是不堪入眼，只有10%左右。这一部分原因是由于Hu不变矩只用到低阶矩（最多也就用到三阶矩），对于图像的细节未能很好的描述出来，导致对图像的描述不够完整。
通过观察图4，可以分别看到，标准数字，噪声数字和识别后的数字的识别效果，结果显示识别效果较好。从而我们可知， 通过联想记忆， 对于带一定噪声的数字点阵， Hopfield网络可以正确地进行识别。图4中是噪声强度为0.1时的识别效果，从图中可以看出识别效果很好。 二、部分源代码 clc %
CnOCR 是 Python 3 下的文字识别（Optical Character Recognition，简称OCR）工具包，支持简体中文、繁体中文（部分模型）、英文和数字的常见字符识别，支持竖排文字的识别。自带了20+个训练好的识别模型，适用于不同应用场景，安装后即可直接使用
【问题简要】我配置了一个智能IVR流程，想要在播放录音后，让客户输入按键，并保存输入到一个流程变量中，但实际上我进入了按键识别流程后，我输入任何键都流程都没有反应，过一会就自动挂机了。流程轨迹里面则显示超时，请问这是怎么回事呢？是否配置有问题【问题类别】智能IVR【期望解决时间】
一、车牌识别简介 车牌识别技术起源于20世纪80年代初期，图像模式识别和计算机视觉在其中起到至关重要的作用。随着计算机技术的迅速普及和进步，80年代中后期，车牌识别系统逐步投入市场并使用，但识别精度和速度都不理想。目前，发达国家的车牌识别系统已广泛用于市场，其中
手机上安装完之后，我就可以用这个AI在线业务的功能了。3-比如我训练出了图形分类了，但是图形分类我是比较少的情况下用到图片放在我的电脑上上传然后识别的。如果能够生成一个app，那就可以用这个app直接去扫描一下现实生活中的各种花或者没事，扫一扫就可以知道是什么类型的花或者美食。这
ModelArts部署Bert命名实体识别模型本文首次发表于华为云社区ModelArts版块，主要是作者在学习使用AI开发平台ModelArts过程中的一些经验产出。大家好，我是Copy攻城狮胡琦！此次要和大家分享的是如何快速部署Bert命名实体识别模型在线服务，轻松获得EI体验空间小程序中命名实体识别同款在线
二、手写数字识别技术简介 1 案例背景 手写体数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别研究领域的重要应用之一，并且具有很强的通用性。由于手写体数字的随意性很大，如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率，所以手写体数字识别是一个很有挑
一、滤波器虹膜识别简介 理论知识参照文献链接：基于加权Gabor滤波器的虹膜识别 二、部分源代码 function varargout = frequencydem(varargin)
KNN是模式识别中的经典算法，本次实验就MNIST数据集来做KNN算法的实验，并结合前一次的LDA降维对数据进行进一步处理。 实验报告图片版 pdf版本可以戳这：模式识别实验报告：KNN K近邻算法 关键代码 KNN原理报告里有写，不作重复赘述。
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、GRU等。但RNN在每
该API属于Image服务，描述: 检测图像中的主要内容,返回主要内容的坐标信息,这里的主要内容包括两方面:bounding_box和main_object_box接口URL: "/v3/{project_id}/image/main-object-detection"
在线认证 微认证—华为云数据库服务实践 了解华为云提供的数据库服务生态和目前主推的数据库；掌握RDS的概念、场景、关键特性，揭秘华为云数据库服务的优势。
作为目前国内唯一一款“全生命周期漏洞管理与等级保护检查评估系统”。该系统包括资产管理、系统漏扫、网站漏扫、数据库漏扫、基线配置核查、木马病毒扫描、弱口令扫描、网站恶意代码扫描、实时在线的网站监控预警（含可用性、安全漏洞、篡改、敏感内容、网马、暗链等）、等级保护检查评估等功能，一
才能使考勤效率倍道而进。近年来，随着“互联网+”与人工智能的发展，人脸识别技术大放异彩，在考勤领域，也有了属于自己的一块领地。考勤方式几经变更，终于进化到更加智能的阶段。据了解，由厦门云脉技术推出的人脸识别考勤系统具有移动考勤、无感签到、考核管理等功能，可多层次、多方面迎合员工与企业的需求。双重刷脸
一、车牌识别简介 车牌识别技术起源于20世纪80年代初期，图像模式识别和计算机视觉在其中起到至关重要的作用。随着计算机技术的迅速普及和进步，80年代中后期，车牌识别系统逐步投入市场并使用，但识别精度和速度都不理想。目前，发达国家的车牌识别系统已广泛用于市场，其中
景颜色相近或者噪点过多等情况会严重干扰文本的准确识别；此外，在某些场景下（如手写体、印章、二维码等），不同于常规字体的字形特征也会增加识别难度。复杂场景下的文本识别依然是目前难以解决的问题。 二、基于视觉关系预测复杂场景文本识别 基于视觉关系预测的文本检测方法是一种新兴的文本检
二、PCA算法简介 PCA算法是基于图像重构的方法进行图像特征识别的。内有训练样本、多个测试图片以及文档说明。 识别步骤： ① 选择训练样本 ② 计算样本平均数字特征，数字特征空间 ③ 读取待识别数字，进行连通分量分割，确定需要识别数字个数 ④ 通过判别式进行分类 三、部分源代码 clear
一、BP车牌识别简介（附课程作业报告） 车牌识别系统设计与实现 车牌识别系统主要分为三部分：车牌图像预处理、特征提取以及基于BP神经网络对特征进行训练和分类，流程图如图1所示。 图1 车牌识别系统组成示意图 1 车牌图像预处理 车牌图像预处理是对车牌进行智能识别的基础，处理
符波峰中心距、峰上升点、峰下降点、谷底宽度的分析和求解计算，可以有效地分割出各个字符。 五 字符识别 字符识别有以下四种方法可以实现对分割出的字符识别，分别是：结构识别、统计识别、BP神经网络和模板匹配。其中模板匹配是比较常用的方法之一，将获取到的分割字符与模板库中的模板数据一
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