3月13日，商业智能集团（Business Intelligence Group，BIG）颁布人工智能杰出奖项，金融壹账通凭借微表情识别技术，获得人工智能杰出奖。该奖项旨在认可真正改变商业社会的独特人工智能解决方案。金融壹账通的微表情识别技术可实时捕捉人脸短暂的细微动作，包括表情肌变化、眼球运动、快速眨眼等等，从而识别个体当下真实情绪。该技术可用于信贷面审环节，金融壹账通旗下的加马人工智能研究院运
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2024-06-05 11:11:07
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1.实验数据实验数据采用Kaggle的一个表情分类比赛数据（https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge/data），该数据集包含三万多张人脸图片，每张图片被标注为“0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear,
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2023-11-15 21:51:10
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深度学习在近年来得到了广泛的应用，从图像识别、语音识别到自然语言处理等领域都有了卓越的表现。但是，要训练出一个高效准确的深度学习模型并不容易。不仅需要有高质量的数据、合适的模型和足够的计算资源，还需要根据任务和数据的特点进行合理的超参数调整、数据增强和模型微调。在本文中，我们将会详细介绍深度学习模型的训
原创
2023-02-26 09:46:46
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# 深度学习模型训练
深度学习是机器学习的一个分支，它模仿人脑的神经网络结构进行数据处理和分析。通过大量的数据训练深度学习模型，可以实现从数据中自动提取特征和模式，从而达到识别、分类和预测等任务的目的。本文将以一个简单的图像分类任务为例，介绍深度学习模型的训练过程，并给出相应的代码示例。
## 数据准备
首先，我们需要准备训练所需的数据。在图像分类任务中，通常需要使用带有标签（label）的
原创
2023-07-23 07:39:01
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在本文中，我们将会详细介绍深度学习模型的训练流程，探讨超参数设置、数据增强技巧以及模型微调等方面的问...
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2023-05-06 22:27:35
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人脸表情识别分为动态序列识别和静态图片识别，本文只与动态序列有关这里也有一篇推送解析的这篇文章，但是不全，很多提到的文章没有翻译，不过只作为概览的话倒是可以深度学习 + 动态序列人脸表情识别综述研究背景与意义人脸表情识别已经成为一个人机交互领域的研究热点，涉及到心理学、统计学、生物学、计算机学等学科，是一个比较新颖并且有研究前景的方向。应用可以推广到疲劳驾驶监督、人机交互、医疗、安全等领域。例如在
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2024-07-30 16:26:46
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自开学以来，我们导师就让我们研究在线视频教育下的微表情识别。上学期课程太多，一直没时间写微博，趁着现在做项目，正好借此机会回顾一下之前学的机器学习。 从研究的角度讲，表情识别是一种典型的模式识别问题，对于表情的识别，通常采用机器学习的方式对表情数据进行训练，然后用训练
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2024-01-30 01:41:42
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随着人工智能的快速发展，中美两国已成为人工智能的主战场。除了谷歌、微软、Facebook等巨头外，大量人工智能初创企业的涌现，也带来了一波AI技术的创新。近日AI初创企业竹间智能透露，经第三方评测，竹间的人脸表情识别准确率达81.57%，领先谷歌15%。现在已能准确识别开心、哀伤、生气、反感等9种人脸表情，超过谷歌(4种)。此次测评使用了香港中文大学发布的Expression in- the-Wi
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2023-11-10 23:12:05
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文章目录Machine Learning-Based Student Emotion Recognition for Business English ClassEmotion Recognition TechnologyFacial Expression recognitionAnalysis of emotion recognition algorithm基于融合特征的表情序列图片特征提取方
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2024-01-25 21:56:55
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深度学习表情识别是一项结合了计算机视觉和机器学习的技术，旨在从图像或视频中识别出人类的情感和情绪。下面我们将一起探讨如何从头开始实现一个深度学习表情识别的项目，包含环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和生态集成。
## 环境配置
首先要准备好开发所需的环境。我们可以使用 Anaconda 来创建一个独立的 Python 环境，安装所需的深度学习库，比如 TensorFlow 或 P
### 深度学习 表情识别的实现流程
在教会刚入行的小白如何实现“深度学习 表情识别”之前，我们需要先了解整个实现流程。下面的表格展示了该流程的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 数据收集和准备 | 收集表情图像数据集，并进行数据预处理和标注 |
| 模型选择和设计 | 选择适合的深度学习模型，并进行模型设计 |
| 模型训练 | 使用已准备好的数据集对模型进行
原创
2023-09-18 16:09:30
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最近接了个活，有大批的图片需要文字识别图片参考 是印刷字体打印后再扫描的图片，看到这种任务，首先想到的是用tesseract进行识别，印刷字体识别率很高拿出工具进行识别分析，效果感人，5段文字，有3段都有识别错的，2和Z，3和S进过多个图片测试，基本不可用，识别错的太多了 对接百度通用识别，使用高精度版，准确率基本100%，不过百度账户有数量限制，客户有
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2024-01-26 09:39:39
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一般而言,表情识别系统主要有四个基本部分组成：1.表情图像获取2.表情图像预处理3.表情特征提取4.表情分类识别他们对面部表情的研究可大致分为：表情预处理、面部特征提取、情感分类。通常其输入数据是静态图像或视频序列。有的面部表情分析方法大致可分为两类：典型的基于视觉特征的方法是动态文理识别的方法；基于几何特征的方法包括面部成分的形状和位置特征、面部特征点的位置等。这两种方法的区别主要在于特征的提取
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2023-08-07 15:33:49
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条件：opencv-4.5，QT一、准备数据集下载车牌相关字符样本用于训练和测试，本文使用14个汉字样本和34个数字跟字母样本，每个字符样本数为40，样本尺寸为28*28。 二、计算样本HOG特征方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方
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2023-09-13 23:39:04
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目录1--前言2--生成车牌数据集3--构建车牌数据集标签4--自定义字典5--训练模型6--模型转换和推理7--模型转换为onnx模型8--参考1--前言①系统：Ubuntu18.04②Cuda：11.0③CudaNN：8.04④配置Paddle环境2--生成车牌数据集①具体可见GitHub项目：Github生成车牌数据集#coding=utf-8
import random
import nu
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2023-11-14 13:20:42
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目录一、理论基础二、核心程序三、仿真结论一、理论基础 近年来，随着计算机科学技术和图像识别技术的快速发展，人们对于智能交通安全监控系统有了越来越多的研究。通常情况下，在智能交通监控系统中，车牌识别技术是一个重要的核心环节，其涉及到车牌图像的预处理技术，计算机视觉处理技术以及图像识别模式识别技术。一个完整的车牌识别技术包括如下几个方面：第一、车辆图像的预处理技
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2024-10-25 15:02:21
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一 环境搭配环境安装二 人脸识别与关键点检测以下来源于Openvino官方model ，在win10 和ubuntu大体步骤相似，跑demo： 想转ubuntu 或者win10 方法一样，我下面分别用win10 和ubuntu跑几个demo，大家可以试着做一下。 效果展示一、 准备流程：在python环境中加载openvino打开openvino安装目录如： C:\Intel\openvino\p
Viterbi-EM语音识别训练方法 前文刚研究过语音识别特征提取以及基于Viterbi的状态解码方法，现着手研究基于GMM-HMM的语音语音识别声学模型训练方法，其理论部分可参考本人前期所写的GMM-HMM理论推导拖成，但上述推导过程是采用前后向算法更新模型参数，本人则主要采用Viterbi-EM训练方法对GMM中参数进行更新训练。 实际上该训练方法主要是针对GMM 中均
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2023-12-06 21:02:45
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本发明涉及语音识别研究领域，尤其涉及一种语音识别模型的训练方法及装置。背景技术：随着计算机技术和人工智能技术的发展，让计算能听、能说，是未来人机交互的重要发展方向，其中语音成为最被看好的人机交互方式，而且利用语音技术进行人机交互比其他的交互方式有更多的优点；目前的语音识别技术中，语音的输入以标准普通话输入为准，目前的语音识技术对于普通话输入的语音识别的准确率很好，但是对于带有一些个人口音以及方言的
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2023-12-21 12:36:19
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## 深度学习图片识别模型训练流程
在深度学习领域，图片识别是一个非常重要的任务。通过训练一个深度学习模型，我们可以实现对图片中物体、场景等内容的准确识别。下面将介绍深度学习图片识别模型的训练流程，并提供相应的代码示例。
### 训练流程概述
深度学习图片识别模型的训练流程通常包括数据准备、模型构建、模型训练和评估等步骤。
1. 数据准备：准备包含标注信息的图片数据集，通常分为训练集和验证集
原创
2024-06-12 05:40:39
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