操作系统 : Unbutu18.04_x64 gcc版本 :7.4.0 该模型在thch30数据集上测试的错误率只有8.25%,效果还是不错的. 模型下载地址: http://www.kaldi-asr.org/models/m2 选择模型:CVTE Mandarin Model V2 测试文本: 自然语言理解和生成是一个多方面问题,我们对它可能也只是部分理解. 在线识别 测试脚本 ./online2-wav-nnet3-latgen-faster -- --beam=15.0 --lattic

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

如果离线识别功能不是必须的,则为了减小包体积,可按下面方法将官方demo中的离线功能去掉: 1,删除loadOfflineEngine调用.2,删除data和license文件夹. 如此可使包体积减少80多MB.

需对demo进行如下修改: 1,我下载了一个临时授权文件temp_license_2015-10-27,把它拖到xcode工程里. 2,然后在BDVRViewController.m中的loadOfflineEngine前加一句: NSString* licenseFilePath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"temp_license_2015-10-27" ofType:@""]; 再把loadOfflin

基于Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%——新开源的用了一下感受一下 原创 2017年07月28日 21:25:28 标签: 人脸识别 / 人脸自动定位 / 人脸识别开源库 / face-recog   该项目是要构建一款免费.开源.实时.离线的网络 app,支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员. 有了世界上最简单的人脸识别库,使用 Python 或命令行,即可识别和控制人脸. 该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Lab

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 孤立词参考的例子就是yes/no脚本. -------------------------------------------------------------------------------

前言:目前翻译都是在线的,要在C#开发的程序上做一个可以实时翻译的功能,好像不是那么好做.而且大多数处于局域网内,所以访问在线的api也显得比较尴尬.于是,就有了以下这篇文章,自己搭建一套简单的离线翻译系统.以下内容采用python提供基础翻译服务+ C#访问服务的功能,欢迎围观. 系统环境: WIN10 开发环境:VS2022 + VS CODE 开发语言环境: Python3.8 + .NET 6 以下正文: 1.由于本地环境没有python,所以先安装python有关环境先. 2.安装好以

项目地址:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 本文的模型使用了C++工具箱dlib基于深度学习的最新人脸识别方法,基于户外脸部数据测试库Labeled Faces in the Wild 的基准水平来说,达到了99.38%的准确率. dlib:http://dlib.net/ 数据测试库Labeled Faces in the Wild:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/ 模型提

用过Polar SI9000的都知道,阻抗模型图片可以进行用户鼠标交互,那么它的是如何实现的呢,下面就讲一下如何实现此功能的方法   一.看看Polar SI9000阻抗模型图片交互效果 鼠标点击阻抗模型图片某个像素点, 它可以实现找到离它最近的阻抗参数的文字并用红色框选出来, 还可以识别文字是哪一个阻抗参数.  二.解决方法思路 解决方法一: 1.将每一种阻抗模型图片中的所有参数在图片中的位置区域信息与参数值记录到数据库中 2.鼠标点击阻抗模型的坐标位置后,再进与数据库中的参数坐标位置匹配 这

这次wer由15%下降到0%了,后面跑更多的模型 LOG (apply-cmvn[5.2.124~1396-70748]:main():apply-cmvn.cc:162) Applied cepstral mean normalization to 20 utterances, errors on 0200_001_001 espresso LOG (gmm-latgen-faster[5.2.124~1396-70748]:DecodeUtteranceLatticeFaster():dec

基本模型没有变化,主要是调参,配置: %WER     65%  下降到了     15% 后面再继续优化... Graph compilation finish!steps/decode.sh --nj 1 --cmd utils/run.pl exp/mono0/graph_tgpr data/waves_test exp/mono0/decode_waves_testdecode.sh: feature type is deltasteps/diagnostic/analyze_lats.

转自: http://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/24932533 本文是kaldi学习联盟中@冒顿翻译的,下面是@冒顿的翻译结果,在这里感谢@冒顿的辛勤劳动,希望更多的人加入到这个翻译上来,为更多的人学习…… 因为我们翻译的文档都有url,csdn不支持我们的直接发表,所以只能用图片,最后的翻译会集成pdf版,后面会公开的.最后,如果你发现有任何问题,欢迎留言讨论.我会在最快的时间回复大家,希望大家共同学习……

1.直接上干货 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import time import dlib import numpy as np class faceDiscernModel: def __init__(self): # 加载预训练人脸检测CNN模型 self.cnn_face_model = "./model/mmod_human_face_detector.dat" self.cnn_face_detector = dlib.

一.前述 VGG16是由16层神经网络构成的经典模型,包括多层卷积,多层全连接层,一般我们改写的时候卷积层基本不动,全连接层从后面几层依次向前改写,因为先改参数较小的. 二.具体 1.因为本文中代码需要依赖OpenCV,所以第一步先安装OpenCV 因为VGG要求输入244*244,而数据集是28*28的,所以需要通过OpenCV在代码里去改变. 2.把模型下载后离线放入用户的管理目录下面,这样训练的时候就不需要从网上再下载了 3.我们保留的是除了全连接的所有层. 4.选择数据生成器,在真正使用

0.引言 介绍了如何生成数据,提取特征,利用sklearn的几种机器学习模型建模,进行手写体数字1-9识别. 用到的四种模型: 1. LR回归模型,Logistic Regression 2. SGD随机梯度下降模型,Stochastic Gradient Descent 3. SVC支持向量分类模型,Support Vector Classification 4. MLP多层神经网络模型,Multi-Layer Perceptron 主要内容:生成手写体随机数1-9,生成单个png分类存入指定

1,模型对比结果 ²        标准Yolo v3模型 ²        标准Yolo v3 tiny模型 ²        标准Yolo v2 tiny模型 ²        用户训练yolo truck模型 详细测试情况见后.结果汇总如下: 测试情景 识别结果 Yolo v3 Yolo v3 tiny yolo truck Yolo v2 tiny 室外8车 识别车辆数 7 2 2 识别时间(秒) 25 2.5 12 室内2车,黑车完整,红车半截可见 识别车辆数 2 0 0 1 识别时间

公司项目需要人脸识别登录,需要支持离线识别,所以无法使用在线的人脸识别的API,于是使用到了离线SDK来对比识别人脸相识度. 获取人脸抓拍的图片需要对接设备,这里不做记录,假设我们已经获取到了人脸图片,只调用SDK将抓拍的人脸图片与已有的进行人脸库图片对比,具体步骤如下: 1.  注册账号,实名认证 https://ai.arcsoft.com.cn/ucenter/user/userlogin 2. 创建应用,在我的应用里面添加SDK,下载sdk到本地 3. 解压SDK,将SDK下的libs文

首先,我们准备了0~9的训练集和测试集,这些手写体全部经过像素转换,用0,1表示,有颜色的区域为0,没有颜色的区域为1.实现代码如下: # 图片处理 # 先将所有图片转为固定宽高,比如32*,然后再进行处理 from PIL import Image as img f = open('f:/result/weixin.txt', 'a') im = img.open('f:/data/weixin.jpg') # im.save('f:/data/weixin.bmp') length = im

[温馨提示] 本文共678字(不含代码),8张图.预计阅读时间需要6分钟. 1. 前言 人脸识别&比对发展到今天,已经是一个非常成熟的技术了,而且应用在生活的方方面面,比如手机.车站.天网等. 我从2016年就开始做人脸识别相关的App,到现在差不多4个年头了,用过的SDK有微软认知服务.旷视科技的Face++.开源的OpenCV. 这里就之前我用过的做一下对比.   SDK 离线使用 价格 速度 微软认知服务 web api.无SDK 不支持 收费 取决于网速 旷视Face++ web api