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    图像识别 | 使用 Java 实现AI人工智能技术-图像识别功能

    说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等,现在已经非常非常非常普及了,看过‘最强大脑’的朋友,也应该对‘小度’这个机器人有所了解,战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥,(PS:内幕不知),那么今天,我们来看下关于图像识别...图像识别技术是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序,人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。...图像识别场景 1:人脸识别 2:车牌识别 图像识别原理 原理: 人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。...JAVA图像识别示例 Java图像识别示例: 需求:java实现图像识别--车牌识别 技术:Java、jdk1.8、maven、tess4j、IDEA2018 1:新建maven project工程...import net.sourceforge.tess4j.Tesseract; import net.sourceforge.tess4j.TesseractException; /** * java图像识别

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    图像识别

    特别地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉识别任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。...连续模式继续显示改进,每次实现新的最先进的结果: QuocNet,AlexNet,Inception(GoogLeNet),BN-Inception-v2。...我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。...AlexNet通过在2012年验证数据集上设置了15%的前5个错误率来实现; 初创(GoogLeNet)达到6.67%; BN-Inception-v2达到4.9%; 初创v3达到3.46%。...要了解有关实现卷积神经网络的更多信息,您可以跳转到TensorFlow 深卷积网络教程,或者使用ML初学者或ML专家 MNIST启动器教程轻轻点 一下。

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    Airtest图像识别

    Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。...图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。...三、重点分析 aircv.find_template aircv.find_template 具体实现在 template.py: ?...这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ?...六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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    借助图像识别技术,空客首次实现飞机全自动起飞

    策划&撰写:巫盼 据外媒报道,空客近期在法国图卢兹机场用一架测试飞机首次成功完成基于图像识别技术的全自动起飞,官方表示这套系统有助于改善空中交通管理、解决飞行员短缺等问题,并且有助于提高飞机安全性。...在具体测试过程中,一架A350-1000飞机在有两个飞行员的同乘的情况下,依靠图像识别系统,在约4.5小时内成功完成了8次自动起飞。...空客表示,这次自动起飞背后的技术不同于当前在全球范围内使用的仪表着陆系统(ILS),ILS是依靠无线电信号等来帮助飞机起飞和降落,而本次起飞是通过直接安装在飞机上的图像识别技术实现的。...他们下一步计划是在2020年中旬之前实现基于视觉识别技术的自动着陆和滑行。 另外,如果能大规模应用这种自主飞行技术,也可以让飞行员更多地专注于战略决策和任务管理。

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    从0到1:神经网络实现图像识别(中)

    往者可知然不可谏,来者可追或未可知 — Claude Shannon 1959 点击查看:从0到1:神经网络实现图像识别(上) 上篇介绍了神经网络的理论基石 - 感知机(perceptron)模型;感知机模型是一个简洁的二类分类模型...实现-第一个神经网络 上述算法的python实现,不需要安装Tensorflow计算框架,你可以从算法实现层面,了解一个基础的全连接神经网络的基本结构,跟踪训练过程: ?...实现-加入隐藏层 上述算法的python实现,不借助计算框架,在上一次全连接神经网络的基本结构上,增加了正则化处理,缓解过拟合问题,并添加了一个隐藏层和非线性激活函数,使模型能处理异或场景和非线性可分特征

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