OpenCV 有三种人脸识别的算法： Eigenfaces 是通过 PCA(主成分分析）实现的，它识别人脸数据集的主成分，并计算出待识别图像区域相对于数据集的发散程度(0~20k)，该值越小，表示差别越小...低于4k~5k都是相当可靠的识别。 FisherFaces 是从 PCA发展而来，采用更复杂的计算，容易得到更准确的结果。低于4k~5k都是相当可靠的识别。...参考值低于50则算是好的识别，高于80则认为比较差。 当然，除了这三种预定义的算法外，我们可以自己写深度学习算法或者其他机器学习的分类算法来进行人脸识别，这里不再详述。...,可以添加到正确的数据集,提高后续的识别率 ID_predict, confidence = model.predict(roi)#预测！！！...胡歌不在数据集中，所以肯定会识别错误，我们需舍弃置信度过差的结果： ? 当然，真实的识别效果没这么理想，识别的准确度主要取决于我们的数据集的优劣。
命名实体识别概念 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER) , 是指识别文本中具有特定意义的词（实体），主要包括人名、地名、机构名、专有名词等等,并把我们需要识别的词在文本序列中标注出来...例如有一段文本:李明在天津市空港经济区的税务局工作 我们要在上面文本中识别一些区域和地点,那么我们需要识别出来内容有: 李明(人名)、天津市(地点)、 空港经济区(地点)、税务局(组织) 识别上述例子我们使用了以下几个标签...支持命名实体识别。...文档地址：https://sklearn-crfsuite.readthedocs.io/en/latest/?...中文NER的正确打开方式: 词汇增强方法总结 (从Lattice LSTM到FLAT) https://zhuanlan.zhihu.com/p/142615620 自然语言处理基础技术之命名实体识别简介
，主要包括（行数，列数，合并单元格数）目前DocumentAI表格识别已实现V2版本，大幅提升标准表格的识别准确率，具体信息会在下一篇blog中再具体说明1....表格识别原理介绍1.1 表格类型分类在现实生活中，表格大小、种类与样式复杂多样，例如表格中存在不同的背景填充，不同的行列合并方法，不同的内容文本类型等，并且现有文档既包括现代的、电子的文档，也有历史的、...扫描的手写文档，它们的文档样式、所处光照环境以及纹理等都有比较大的差异，表格识别一直是文档识别领域的研究难点。...（通过AI版面分析检测表格在图片内所处的区域）AI：OCR能力（通过OCR实现识别表格内容）算法：图像处理算法（通过结合图像处理算法辅助获取表格结构信息）通过以上的AI与算法再结合一些表格识别算法即可实现通用表格识别...，同时支持识别标准表格与非标准表格2.
一、色环识别方法 黑 棕 红 橙 黄 绿 蓝 紫 灰 白 金 银0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ±5% ±10% 倒数第二环...三、色环电阻识别工具 根据颜色人眼识别色环电阻的阻值虽然可以实现，但需要熟记每种颜色代表的数值才能够计算出阻值，较为不便。...而利用“色环电阻识别工具”可根据颜色简便、快捷的计算出色环电阻的阻值，如图所示。使用方法如图所示。...“色环电阻识别工具”百度云下载链接： https://pan.baidu.com/s/1V2Pb5TrYutJu6YFhQijUqA 提取码：tesi
声纹识别技术简介 声纹识别，也称作说话人识别，是一种通过声音判别说话人身份的技术。...本文意在和读者一起分享声纹识别中主流的技术以及优图实验室在声纹识别的研发积累中取得的成果，希望能让读者对于声纹识别这个糅合语音信号处理+模式识别，且理论研究与工程背景兼具的领域有一个基本又全面的认识。...因此，从语音字典是否受限的角度上来区分，声纹识别可以文本无关识别与文本相关识别。...图4：优图人脸核身示意图 文本相关识别因为限制了可选的字典信息，因此在系统复杂度和识别准确率上都要远好于文本无关的系统，只要采集相对比较短的一段语音即可实现声纹的识别；但文本无关的识别系统在某些领域也会有重要的作用...识别稳定，快速，用户体验好，才是一个声纹系统能够落地的核心评价指标。为此，首选的仍然是文本相关识别的应用，而在文本相关识别应用中，安全性最高的仍然是随机数字声纹识别。
第一章 Jenkins简介 1. 认识Jenkins 1.1 Jenkins是什么？ Jenkins官网 Jenkins前身是Hudson，使用java语言开发的自动化发布工具。
本文主要介绍基于深度学习的文档重建框架，通过文档校正、版面分析、字体识别和阅读排序将纸质文档智能转成可编辑的电子文档。...图2 传统OCR文档重建 可以发现与传统的OCR识别方案不同，我们需要识别出图片中的表格、图片、公式、段落样式、文字样式、排版等内容，并可以在保证内容不丢失的情况下直接插入到文档中，将纸质文档一键转换成可直接编辑的电子文档...图6 仿真扭曲文档 2.3 排版识别、字体识别 版面分析网络：版面分析是文档分析中的关键技术，传统的方法是通过设计人为规则判断文档各个区域元素类型。...图8 版面识别效果 字体识别网络：日常文档图片往往存在各种特色字体，比如粗体、下划线或者楷书等等。为了更好地还原文档的真实内容，这里我们引入字体识别模块支持特殊字体的识别。...产品包括：QQAR中的上百种场景和目标识别、手势识别；移动端实时头部语义分割和手势姿态估计；QQ小程序码检测和识别；腾讯文档中的文档排版识别和表格重建等。
人脸识别的工作原理 在理解人脸识别的工作原理之前，我们先来看看什么是特征向量。 机器学习算法的本质是将数据集中的所有样本作为输入，从数据中学习“知识”，简而言之，算法会遍历数据并识别数据中的模式。...以人脸识别为例，如果我们希望给定一幅图像，算法能识别出图像中的人是谁，那么这时它识别到的模式其实有很多种： 脸部的长度/宽度 有时长度/宽度的具体数值可能是不可靠的，因为它们会随着图像缩放不断变化，但即使在重新缩放之后...现在我们已经基本了解了人脸识别的工作原理，紧接着，让我们使用一些着名的Python库，尝试构建自己的人脸识别算法。...人脸识别应用 人脸识别是一个有趣的问题，关于它的研究比较成熟，这项技术也被广泛应用于工业界和学术界。...“歌神”张学友之所以能成为“逃犯克星”，演唱会现场布置的先进人脸识别摄像头功不可没，这也是人脸识别用于减轻犯罪的一个典例。
文档理解是从pdf、图像和Word文档中提取关键信息的技术。这篇文章的目标是提供一个文档理解模型的概述。...文档理解算法使用编码器-解码器结构分析文档内容，该管道结合了计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)方法。管道的CV部分将文档作为输入图像进行分析，生成transformer可以处理的表示形式。...尽管一些文档理解模型(如LayoutLMv3[1])需要预处理来识别边界框并执行OCR，但Donut将输入图像直接转换为目标JSON，如下面的代码所示。...这种方法的一个缺点是输出不包括边界框，因此不提供关于提取来自文档中的哪个位置的任何信息。..."$42.30", "Amount": "$42.30" } ], "InvoiceTotal": "$425.79" } 以上就是文档理解的简介
由于OCR默认识别英文和数字，不能识别中文，所以需要将语言字库文件夹添加到系统变量中。...二、识别英文和数字 软件安装和配置好后，就可以进行图片识别啦。 首先来看下用python识别简单的数字图片，效果怎么样，具体图片如下： ?...可以发现数字的识别结果和原图是完全一致的，这种数字识别可以应用在验证码的识别中。 接下来看下常见的由英文表头和数字内容组成的图片表格，这种类型图片的识别效果。 ?...会发现网上自动识别结果也存在一些问题，不过比一个一个手敲数据要好很多。 以上讲的都是英文和数字的识别，要想识别中文可以选择加载相应的中文包，也可以调用百度API。...可以发现猿啸哀的啸识别成了喝，长江滚滚来识别成了长江木，最后一句也存在一定的问题。 下一篇文章我们一起来探索调用百度AI的文字识别功能，对比来看哪一种方式的识别效果好。
••• 嵌套命名实体识别任务介绍 命名实体识别任务是自然语言处理领域中一项十分基本的任务，该任务的目的是识别自然语言文本中特定类型的实体，如人名、地名、机构名等。...因此，越来越多的研究者们开始关注嵌套命名实体识别的问题，提出了一些专门适用于嵌套命名实体识别任务的模型。...识别层的方式来识别Nested NER中的层次化结构。...下图展示的是Ju等人的提出的层叠式模型的结构，该模型首先通过Flat NER识别层识别最内层的实体，如果有实体被识别出，模型就会在当前的Flat NER识别层上继续堆叠一个新的Flat NER识别层，直到不再有实体被识别出时...，然后根据最外层实体的识别结果构造出一个用于所有内层实体识别的图结构。
1 BeautifulSoup简介 Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库； Beautiful Soup 3 目前已经停止开发,推荐使用Beautiful...Soup 4； 2 初步了解 注意：以下实例来源于BeautifulSoup官方文档：Beautiful Soup 4.4.0 文档。...先看一个文档如下，官网简称为爱丽丝梦游仙境： html_doc = """ The Dormouse's story <...print(f"获取文档中文字内容：{soup.get_text()}") 输出为： 获取文档中文字内容： The Dormouse's story The Dormouse's story Once...print(f"获取文档中文字内容：{soup.get_text()}")
本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件，无非就是表格和文档，其中表格的重要性毋庸置疑。...因此我们实现了一种识别表格图像的解决方案，并与腾讯文档结合，切实提升用户办公效率。...下图是我司某个OCR平台所返回的识别结果。 2.4 识别表格结构 接下来需要识别表格的结构，以跟OCR结果进行匹配。...只需将单位换成Excel、WPS或者腾讯文档的标准单位，就可以转成电子表格了！ 3.实现与部署 3.1 整体流程 我们实现的这套表格识别方案，拥有客户端实时检测表格和后台识别生成表格两个部分。...系统流程如下图所示： 我们的方案目前集成在腾讯文档中，大家可以体验。 3.2 训练数据仿真 我们人工采集标注了数万样本。做为补充，我们也程序仿真生成样本。
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图片中的文字转化为可编辑、可搜索的文本的技术。...行驶证OCR识别接口是一个可以对机动车驾驶证进行自动识别和提取信息的接口。这个接口可以识别驾驶证正本上的所有9个字段，包括证号、姓名、性别、国籍、住址、出生日期、初次领证日期、准驾车型、有效期限。...这个行驶证OCR识别接口非常方便，可以大大节省人工识别的时间和精力。那么，如何使用这个接口呢？下面我将一步一步地为大家介绍。 首先，我们需要注册一个账号并获得接口的API Key。...当我们发送请求后，接口会对图片进行识别，并返回一个JSON格式的结果。我们可以通过解析这个结果来获取驾驶证上的各个字段信息。...总结一下，行驶证OCR识别接口可以自动识别和提取驾驶证上的各个字段信息，包括证号、姓名、性别、国籍、住址、出生日期、初次领证日期、准驾车型、有效期限。
主要目标是针对临床试验筛选标准进行分类，所有文本数据均来自于真实临床试验，短文本数据来源于中文临床试验注册网站（http://chictr.org.cn/）的临...
本文将介绍驾驶证识别OCR的算法原理，并提供了一些示例代码以便接入OCR API。通过学习这些知识，你将能够理解驾驶证识别OCR的工作原理，并在自己的应用中应用这一技术。...下面是驾驶证识别OCR的一般技术原理： 二、算法介绍 在驾驶证识别OCR中，可能用到的算法包括文字检测算法和文字识别算法。...它通过多个卷积层和池化层来提取图像中的特征，以进行分类或识别任务。 应用：在驾驶证识别OCR中，CNN可以用于文字识别阶段，通过学习字符的特征，从文字区域中识别出每个字符的标识。...它能够捕捉上下文信息和序列关系，对于文字识别任务特别有用。 应用：在驾驶证识别OCR中，RNN可以用于处理文字序列，对每个字符进行识别和连接，以生成最终的文本结果。...应用：在驾驶证识别OCR中，SVM可以用于字符的分类，将字符识别为相应的标识。 这些算法只是驾驶证识别OCR中的一部分，实际应用可能会结合多种算法和技术，以提高准确性和鲁棒性。
tp6.0使用的php版本必须>=7.1.0. tp6.0开始必须通过composer来下载。 建议使用开发工具phpstudy，集成了composer.使...
谁都知道，写 Word 文档里的公式可不是一件简单的事情！你辛辛苦苦在键盘上敲出的数学公式，结果随着 Word 版本的更新，竟然变成了一张图片！ 这简直就是让人抓狂！...它就是——《公式识别器》！对的，你没听错，就是公式识别器！ 它的功能很简单，但却超级实用！就是把你图片里的公式，毫不客气地变成你想要的公式代码！...出现公式识别3则说明安装成功！！！...☀️2.3 公式识别的配置 可以右击公式识别打开全局配置： 建议选择我勾选的部分，其他部分根据需要使用。...★★★ Mathpix：官方，平均每次0.15元 ★★★ 100tal：仅适用于中文公式混合识别【免费】 ★★★ 100tal：仅识别公式，但比混识准确度高【免费】 ★★ Bing：仅识别公式【免费】
一、什么是自识别标记（Self-identifying marker）？...图1 自识别标记阵列图案示例 二、自识别标记有哪些应用？ 自识别标记主要有如下应用：相机标定、安防监控、机器人视觉导航、电影拍摄中的特效制作，以及最近风头正盛的增强现实等。下面举例说明。...自识别标记阵列图案不仅自带棋盘格，而且其内部包含唯一的识别码，所以可以自动建立标定物上三维空间坐标已知的点与其图像上二维投影点之间的对应关系，这使得用自识别标记图案来标定相机非常方便，仅仅通过拍摄多张不同角度的自识别标记图案即可完成标定...2、机器人导航 自识别标记在机器人视觉导航领域也有很大的用武之地。2013年国际微型飞行器大赛（IMAV2013）第一名就使用了自识别标记用于室内地图和障碍物的标记。...q=node/386 3、增强现实 在增强现实领域，自识别标记图案可以作为识别图布置在自然场景下，用户通过摄像头识别标记图案，可用于互动游戏、创意广告等应用。
1、Simhash 算法简介 simhash算法的输入是一个向量，输出是一个 f 位的签名值。为了陈述方便，假设输入的是一个文档的特征集合，每个特征有一定的权重。...比如特征可以是文档中的词，其权重可以是这个词出现的次数。...然后，将一个文档中所包含的各个特征对应的向量加权求和，加权的系数等于该特征的权重。得到的和向量即表征了这个文档，我们可以用向量之间的夹角来衡量对应文档之间的相似度。...下面举个例子： 假设用5个特征w1,…,w5来表示所有文档，现要得到任意文档的一个3维签名。...REF： 1、simHash 简介以及java实现 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f27dbd501013ysm.html 2、对simhash算法的一些思考
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