Pengenalan Artikel：Teknologi pengekstrakan ciri muka adalah kandungan penyelidikan penting dalam bidang penglihatan komputer. Ia bertujuan untuk merealisasikan aplikasi seperti pengecaman muka, pengecaman ekspresi, dan pengecaman jantina dengan menganalisis dan mengekstrak ciri dalam imej muka. Dalam teknologi pengekstrakan ciri muka, pengesanan berbilang sudut merupakan masalah sukar yang telah menarik perhatian ramai. Artikel ini meneroka masalah pengesanan berbilang sudut dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Dalam teknologi pengekstrakan ciri muka tradisional, hasil pengecaman yang baik biasanya boleh diperolehi untuk imej muka dari sudut hadapan atau lebih kurang hadapan. Walau bagaimanapun, apabila imej muka mempunyai sisi atau senget

2023-10-09 komen 0  1132

Pengenalan Artikel：Pengekstrakan ciri pokok kebergantungan ialah teknik yang biasa digunakan dalam pemprosesan bahasa semula jadi untuk mengekstrak ciri berguna daripada teks. Pohon kebergantungan ialah alat yang mewakili kebergantungan tatabahasa antara perkataan dalam ayat. Artikel ini akan memperkenalkan konsep, aplikasi dan teknik pengekstrakan ciri pokok kebergantungan. Pokok kebergantungan ialah graf akiklik terarah yang mewakili kebergantungan antara perkataan. Dalam pepohon kebergantungan, setiap perkataan ialah nod dan setiap kebergantungan ialah kelebihan terarah. Kebergantungan boleh menjadi hasil daripada tugasan seperti penandaan sebahagian daripada pertuturan, pengecaman entiti bernama, analisis sintaksis, dsb. Pokok kebergantungan boleh digunakan untuk mewakili struktur tatabahasa antara perkataan dalam ayat, termasuk hubungan subjek-predikat, hubungan kata kerja-objek, klausa atribut, dsb. Ciri sintaksis dalam ayat boleh diekstrak dengan menganalisis pepohon kebergantungan, dan ciri ini boleh digunakan untuk pelbagai tugas dalam pemprosesan bahasa semula jadi, seperti pembahagian teks.

2024-01-23 komen 0  1197

Pengenalan Artikel：Pengekstrakan ciri ialah proses pengurangan dimensi data, yang mengurangkan jumlah data asal dan meningkatkan kebolehgunaan data melalui pengoptimuman. Set data yang besar memerlukan sumber pengkomputeran yang ketara untuk diproses, dan pengekstrakan ciri boleh mengurangkan jumlah data yang perlu diproses secara berkesan sambil masih menerangkan set data asal dengan tepat. Pengekstrakan ciri ialah proses menukar data mentah kepada ciri digital, memelihara maklumat penting. Selepas pemprosesan, keputusan yang lebih tepat boleh diperolehi. Tidak seperti pemilihan ciri, yang mengekalkan subset ciri asal, pengekstrakan ciri mencipta ciri baharu sepenuhnya. Bagaimana untuk melakukan pengekstrakan ciri? Pengekstrakan ciri boleh dilakukan secara manual atau automatik. Pengekstrakan ciri manual memerlukan mengenal pasti dan menerangkan ciri yang berkaitan dengan masalah tertentu dan melaksanakan kaedah untuk mengekstrak ciri ini. Pengekstrakan ciri automatik melibatkan penggunaan algoritma khusus atau mendalam

2024-01-23 komen 0  523

Pengenalan Artikel：Teknologi penjanaan wajah ialah salah satu teknologi yang berkembang pesat dalam beberapa tahun kebelakangan ini Ia menggunakan kecerdasan buatan dan algoritma pembelajaran mendalam untuk menjana wajah maya yang realistik. Walau bagaimanapun, teknologi penjanaan muka juga menimbulkan beberapa isu privasi dan keselamatan, salah satunya ialah perlindungan ciri cap suara. Ciri cap suara merujuk kepada ciri biometrik yang mengenal pasti dan mengesahkan identiti seseorang dengan menganalisis isyarat suara mereka. Dalam teknologi penjanaan muka, perlindungan ciri cap suara adalah sangat penting, kerana ciri cap suara boleh digunakan dalam sistem pengecaman cap suara untuk pengesahan identiti dan tujuan lain. Walau bagaimanapun, teknologi penjanaan muka adalah

2023-10-10 komen 0  1057

Pengenalan Artikel：Pemprosesan Imej Golang: Cara Mengekstrak Titik Ciri dan Analisis Warna Imej Pengenalan Dengan perkembangan Internet dan peranti mudah alih, teknologi pemprosesan imej memainkan peranan yang semakin penting dalam pelbagai bidang. Dalam pemprosesan imej, pengekstrakan titik ciri dan analisis warna adalah dua tugas yang sangat biasa dan kritikal. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk mengekstrak titik ciri dan analisis warna imej dan memberikan contoh kod yang sepadan. Pengekstrakan titik ciri imej Pengekstrakan titik ciri imej merujuk kepada mencari titik utama yang mewakili ciri setempat objek daripada imej. Hubungan ini

2023-08-17 komen 0  959

Pengenalan Artikel：Teknologi Blockchain mempunyai ciri-ciri berikut: terdesentralisasi, teragih, tidak boleh diusik, telus, selamat, tidak boleh diterbalikkan, boleh dikesan dan berskala. Ciri-ciri ini menjadikan blockchain sebagai cara yang selamat dan selamat untuk merekodkan urus niaga, meningkatkan ketelusan, akauntabiliti dan skalabiliti.

2024-04-28 komen 0  854

Pengenalan Artikel：Gunakan Python untuk antara muka dengan Tencent Cloud untuk melaksanakan fungsi pengekstrakan ciri imej Pengenalan: Dengan pembangunan berterusan teknologi kecerdasan buatan, teknologi pengecaman imej secara beransur-ansur menjadi tumpuan perhatian. Dalam banyak bidang aplikasi, seperti pemantauan keselamatan, pengenalan produk, carian imej, dsb., kita selalunya perlu mengekstrak ciri daripada imej untuk pelbagai analisis dan aplikasi. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk antara muka dengan antara muka Tencent Cloud untuk melaksanakan fungsi pengekstrakan ciri imej. Langkah 1: Buat akaun Tencent Cloud Pertama, kita perlu mendaftar akaun di laman web rasmi Tencent Cloud.

2023-07-06 komen 0  1362

Pengenalan Artikel：Cara menggunakan Python untuk mengekstrak ciri daripada imej Dalam penglihatan komputer, pengekstrakan ciri ialah proses yang penting. Dengan mengekstrak ciri utama imej, kami boleh memahami imej dengan lebih baik dan menggunakan ciri ini untuk mencapai pelbagai tugas, seperti pengesanan sasaran, pengecaman muka, dsb. Python menyediakan banyak perpustakaan berkuasa yang boleh membantu kami melakukan pengekstrakan ciri pada imej. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk mengekstrak ciri daripada imej dan memberikan contoh kod yang sepadan. Konfigurasi persekitaran Pertama, kita perlu memasang Python

2023-08-18 komen 0  2866

Pengenalan Artikel：Pengekstrak ciri cetek ialah pengekstrak ciri yang terletak pada lapisan yang lebih cetek dalam rangkaian saraf pembelajaran mendalam. Fungsi utamanya adalah untuk menukar data input kepada perwakilan ciri berdimensi tinggi untuk lapisan model seterusnya untuk melaksanakan tugas seperti klasifikasi dan regresi. Pengekstrak ciri cetek menggunakan operasi lilitan dan pengumpulan dalam rangkaian neural konvolusi (CNN) untuk mencapai pengekstrakan ciri. Melalui operasi konvolusi, pengekstrak ciri cetek boleh menangkap ciri tempatan data input, manakala operasi pengumpulan boleh mengurangkan dimensi ciri dan mengekalkan maklumat ciri penting. Dengan cara ini, pengekstrak ciri cetek boleh mengubah data mentah kepada perwakilan ciri yang lebih bermakna, meningkatkan prestasi tugasan seterusnya. Operasi lilitan adalah salah satu operasi teras dalam rangkaian neural konvolusi (CNN). Ia melakukan operasi lilitan pada data input dengan set kernel lilitan, daripada

2024-01-22 komen 0  750

Pengenalan Artikel：PHP dan pembelajaran mesin: Cara melakukan pengurangan dimensi data dan pengekstrakan ciri Pengenalan: Pembelajaran mesin memainkan peranan yang semakin penting dalam pembangunan teknologi hari ini. Memandangkan saiz data terus berkembang, pemprosesan dan menganalisis data besar menjadi sangat kritikal. Dalam pembelajaran mesin, pengurangan dimensi data dan pengekstrakan ciri ialah dua tugas yang sangat penting. Ia boleh membantu kami mengurangkan dimensi set data dan mengekstrak maklumat utama untuk latihan dan ramalan model yang lebih baik. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk pengurangan dimensi data dan pengekstrakan ciri, serta memberikan contoh kod yang sepadan. 1. Apa

2023-07-30 komen 0  1752

Pengenalan Artikel：Pengekstrakan Ciri Imej untuk Latihan SVM dalam tugas pengelasan imej OpenCVI menggunakan Mesin Vektor Sokongan (SVM), pengekstrakan ciri memainkan...

2024-12-10 komen 0  441

Pengenalan Artikel：Analisis Spektrum Tunggal (SSA) ialah teknologi analisis isyarat berdasarkan algebra linear. Ia boleh digunakan untuk penyahtandaan isyarat, ramalan dan pengekstrakan ciri dan medan lain. Berbanding dengan kaedah lain, SSA ialah kaedah bukan parametrik dan oleh itu tidak memerlukan sebarang andaian tentang isyarat. Ini menjadikannya universal dan fleksibel. Kelebihan SSA ialah ia boleh mengekstrak ciri dalam isyarat dengan menguraikannya kepada komponennya. Komponen ini boleh mewakili maklumat seperti arah aliran, berkala dan bunyi isyarat. Dengan menganalisis komponen ini, isyarat boleh difahami dan diproses dengan lebih baik. Selain itu, SSA juga boleh digunakan untuk ramalan isyarat dengan meramalkan perubahan isyarat masa hadapan berdasarkan data isyarat lalu. Secara ringkasnya, SSA ialah

2024-01-23 komen 0  953

Pengenalan Artikel：Cara menggunakan Golang untuk melatih dan mengekstrak ciri daripada imej Pengenalan: Dalam bidang penglihatan komputer, latihan dan pengekstrakan ciri daripada imej adalah tugas yang sangat penting. Dengan melatih model, kami boleh mengenal pasti dan mengklasifikasikan imej, dan pada masa yang sama mengekstrak ciri imej untuk aplikasi seperti pengambilan imej dan pengiraan persamaan. Golang ialah bahasa pengaturcaraan yang cekap dan ringkas Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk melatih dan mengekstrak ciri daripada imej. Memasang Perpustakaan yang Diperlukan Sebelum kita mula, kita perlu memasang beberapa perpustakaan yang diperlukan. Pertama sekali, Ann

2023-08-27 komen 0  1478

Pengenalan Artikel：Golang melaksanakan pengesanan muka dan pengekstrakan ciri muka dalam imej Pengesanan muka dan pengekstrakan ciri muka adalah salah satu tugas penting dalam bidang penglihatan komputer. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang cekap dan boleh dipercayai, Golang menyediakan banyak perpustakaan pemprosesan imej dan algoritma yang boleh mencapai pengesanan muka dan pengekstrakan ciri muka. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk mencapai dua tugasan ini, dengan contoh kod. 1. Pengesanan muka Pengesanan muka merujuk kepada proses mengesan dan mengenal pasti wajah dengan tepat daripada imej atau video. Golang menyediakan yang kuat

2023-08-18 komen 0  1582

Pengenalan Artikel：Dilaporkan bahawa berita terkini tentang teknologi pemproses Intel baharu telah menarik perhatian meluas. Intel sedang membangunkan teknologi pemproses inovatif yang dipanggil "RentableUnit" dan merancang untuk menggunakannya untuk menggantikan teknologi Hyper-Threading semasa. Teknologi ini akan digunakan untuk pemproses Intel Alder Lake (generasi ke-12) buat kali pertama, bertujuan untuk meningkatkan keselarian dan prestasi pemproses Menurut laporan, idea teras teknologi baharu "RentableUnit" adalah untuk menggabungkan prestasi teras (teras P) dan kecekapan melalui seni bina hibrid (teras E) digabungkan untuk mengoptimumkan peruntukan tugas dan penjadualan pemproses. Berbanding dengan teknologi hyper-threading tradisional, RentableUnit mempunyai fleksibiliti dan kebolehlaksanaan yang lebih tinggi Prinsip kerja teknologi Unit adalah

2023-08-15 komen 0  1108

Pengenalan Artikel：Mesin Boltzmann (BM) ialah rangkaian neural berasaskan kebarangkalian yang terdiri daripada berbilang neuron dengan hubungan sambungan rawak antara neuron. Tugas utama BM adalah untuk mengekstrak ciri dengan mempelajari taburan kebarangkalian data. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan BM untuk pengekstrakan ciri dan menyediakan beberapa contoh aplikasi praktikal. 1. Struktur asas BM BM terdiri daripada lapisan nampak dan lapisan tersembunyi. Lapisan kelihatan menerima data mentah, dan lapisan tersembunyi memperoleh ekspresi ciri peringkat tinggi melalui pembelajaran. Dalam BM, setiap neuron mempunyai dua keadaan, 0 dan 1. Proses pembelajaran BM boleh dibahagikan kepada fasa latihan dan fasa ujian. Dalam fasa latihan, BM mempelajari taburan kebarangkalian data untuk menghasilkan sampel data baharu dalam fasa ujian.

2024-01-22 komen 0  797

Pengenalan Artikel：Teknik Introspeksi untuk Mengekstrak Nama Parameter KaedahDiberikan fungsi seperti:def a_method(arg1, arg2): passDapatkan nama parameter sebagai...

2024-11-02 komen 0  738

Pengenalan Artikel：Python telah menjadi bahasa pengaturcaraan pilihan untuk pelbagai aplikasi, dan fleksibilitinya meluas ke dunia pengikisan web. Dengan ekosistem perpustakaan dan rangka kerja yang kaya, Python menyediakan kit alat yang berkuasa untuk mengekstrak data daripada tapak web dan membuka kunci cerapan berharga. Sama ada anda seorang peminat data, penyelidik atau profesional industri, mengikis web dalam Python boleh menjadi kemahiran yang berharga untuk memanfaatkan sejumlah besar maklumat yang tersedia dalam talian. Dalam tutorial ini, kami akan mendalami dunia pengikisan web dan meneroka pelbagai teknik dan alatan dalam Python yang boleh digunakan untuk mengekstrak data daripada tapak web. Kami akan membongkar asas pengikisan web, memahami pertimbangan undang-undang dan etika yang mengelilingi amalan tersebut dan menyelidiki aspek praktikal pengekstrakan data. Dalam bahagian seterusnya artikel ini

2023-09-16 komen 0  1286

Pengenalan Artikel：Bagaimana untuk menggunakan teknologi caching dalam MySQL untuk meningkatkan kelajuan membaca? Memandangkan jumlah data terus meningkat dan kekerapan akses sistem meningkat, kecekapan pelaksanaan pernyataan pertanyaan pangkalan data telah menjadi salah satu faktor utama yang mempengaruhi prestasi sistem. Sebagai sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang biasa digunakan, MySQL menyediakan pelbagai teknologi caching untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan, termasuk caching pertanyaan. Caching pertanyaan ialah salah satu teknologi caching paling mudah dan paling asas dalam MySQL Ia menyimpan hasil pertanyaan dalam ingatan supaya ia boleh dikembalikan secara langsung apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan berulang kali.

2023-07-31 komen 0  739

Pengenalan Artikel：Pengecaman emosi pertuturan ialah teknologi yang menentukan keadaan emosi penutur dengan menganalisis ciri vokal dan kandungan linguistik dalam isyarat pertuturan. Ia digunakan secara meluas dalam kehidupan harian dan bidang perniagaan, seperti perkhidmatan pelanggan telefon, penyelidikan pasaran, diagnosis perubatan dan rumah pintar. Teknologi ini mempunyai pelbagai aplikasi dan sangat berkesan dalam menyediakan perkhidmatan yang lebih baik dan meningkatkan pengalaman pengguna. Pengecaman emosi pertuturan boleh dibahagikan kepada dua bahagian utama: pengekstrakan ciri akustik dan analisis emosi. Pengekstrakan ciri akustik adalah untuk mengekstrak ciri bunyi berkaitan emosi daripada isyarat pertuturan ciri ini termasuk frekuensi asas, nada, kelajuan pertuturan, pic, tenaga dan fonem. Pengekstrakan ciri boleh dicapai melalui teknik pemprosesan isyarat digital, seperti tenaga jangka pendek, kadar lintasan sifar jangka pendek, pengekodan ramalan linear, dan pekali cepstral frekuensi Mel. Ciri-ciri ini

2024-01-23 komen 0  1268