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专注于 C/C++/C#，图像识别
本文收录在个人博客：www.chengxy-nds.top，技术资源共享。之前不是做了个开源项目嘛，在做完GitHub登录后，想着再显得有逼格一点，说要再加个人脸识别登录，就我这佛系的开发进度，过了一周总算是抽时间安排上了。其实最近对写文章有点小抵触，写的
概述智能红外热成像人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要前提。而行人当前的体温也是是否开闸的前提条件。有专家进一步指出，人脸识别的全面应用时代已经到来，他将成为一种方便人们日常生活
401*401 RGB图片->灰度化-> 计算得到400*400的LBP的256特征图->裁分成16个 10*10的 cell区域 -> 计算每个cell区域的256直方图，并归一化-> 送入SVM分类器训练/分类；2）基于L
目前的文字识别主要有两方面的研究。首先是传统的文字识别，也就是文档中的文字识别，主要是OCR技术，其技术已经比较成熟，效果也比较稳定。另一方面是基于场景的文字识别，也就是图片中的文字识别，即将图片里的文字转化成人类可以理解的语言。这个过程需要实现以下目标：
人工标注数据需要耗费大量人力成本和时间，对模型训练数据集的规模扩大带来限制。Facebook 在图像识别方面的最新研究利用带有 hashtag 的大规模公共图像数据集解决了该问题，其最佳模型的性能超越了之前最优的模型。图像识别是 AI 研究的重要分支之一，
Animetrics人脸识别：该API可用于检测图片中的人脸并将其与一组已知的人脸进行匹配。API还可以添加或删除可搜索的图库中的主题，并添加或删除主题中的人脸。其特点包括多个人脸检测，面部裁剪，123个面部点检测，拥有非常大型数据库中的验证，识别，相似性
之前看过一篇脑洞大开的文章，介绍了各个大厂的前端反爬虫技巧，但也正如此文所说，没有100%的反爬虫方法，本文介绍一种简单的方法，来绕过所有这些前端反爬虫手段。观察百度指数的界面，指数数据是一个趋势图，当鼠标悬浮在某一天的时候，会触发两个请求，将结果显示在悬
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