STM32 f103搭配LM386声音传感器实现简单音乐识别1.前言 2019年12月初，有一个中国机器人技能大赛中的双足机器人比赛项目，意思是机器人识别音乐跳对应节奏的舞蹈，五首音乐随机抽三首歌曲，音乐停，机器人停。 新比赛，新项目，难度自然有，坑也不少。希望这篇文章能给大家带来一点帮助。废话不多说，进入正题。2.效果（健康歌）每100ms采样一次，歌曲前5秒内共测50次数据，重复1
人脸识别分人脸验证（face verification）和人脸确认（face identification）；前者是指两个人是不是同一个人，即1-to-1 mapping，而后者是确定一个人是一群人中的某个，即1-to-many mapping。人脸作为一种特殊的目标，如同人体（行人检测）一样，前面讨论的目标检测/识别算法可以直接采用，但也会有其特殊的设计考虑，比如其刚体（rigid body）特
## 深度学习识别音乐本来的音质
### 简介
深度学习是一种强大的技术，可以用于音乐信号处理中。通过深度学习算法，我们可以实现识别音乐中本来的音质。本文将介绍整个实现的流程，并提供每一步所需的代码和相应的注释。
### 流程
以下是实现深度学习识别音乐本来的音质的大致流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 收集音乐数据集并进行预处理 |
|
原创
2023-07-20 20:54:51
47阅读
野生动物栖息地的破碎化已成为影响野生动物生存的重要原因，并成为生物学家密切关注的问题。人们逐渐意识到这些问题的重要性，在世界各地建立各类保护区的基础上，动植物监测被列为加强生物物种保护和管理的主要手段之一。野生动物监测不仅可以找出影响其种群和栖息地变化的原因，还可以为制定和实施更加科学的野生动物管理措施提供科学依据。具体来说，野生动物监测可以了解到以下内容：（1） 种群规模有一个衡量每个物种种群规
# 深度学习在识别算法中的应用
深度学习是一种通过模拟人类大脑神经元之间的连接来实现机器学习的方法。在识别算法中，深度学习技术已经取得了巨大的成功，例如在图像识别、语音识别和自然语言处理领域都有广泛的应用。
## 深度学习在图像识别中的应用
图像识别是深度学习应用的一个重要领域。通过深度学习算法，计算机可以识别图片中的对象、场景等信息。下面我们以一个旅行图为例，来展示深度学习在图像识别中的应
文章目录1 简介2 传统机器视觉的手势检测2.1 轮廓检测法2.2 算法结果2.3 整体代码实现2.3.1 算法流程3 深度学习方法做手势识别3.1 经典的卷积神经网络3.2 YOLO系列3.3 SSD3.4 实现步骤3.4.1 数据集3.4.2 图像预处理3.4.3 构建卷积神经网络结构3.4.4 实验训练过程及结果3.5 关键代码4 最后 2 传统机器视觉的手势检测普通机器视觉手
目 1 前言 1.1 论文研究背景与意义 1.2 手势识别发展历程 1.3 国内外研究现状 2 深度学习 2.1 深度学习概述 2.2 卷积神经网络的概念 3常见网络结构 3.1 lenet-5网络结构 3.1.1 卷积层 3.1.2 池化层 3.1.3 LeNet-5的训练算法 3.1.4 LaNet-5的局限性 3.2 AlexNet网络结构 3.2.1 AlexNet网络结构简介 3.2.2
『深度应用』深度学习人脸识别模型开发与应用流程综述0. 概念简介 度量学习（Metric Learning），也称距离度量学习(Distance Metric Learning，DML) 属于机器学习的一种。其本质就是相似度的学习，也可以认为距离学习。因为在一定条件下，相似度和距离可以相互转换。比如在空间坐标的两条向量，既可以用余弦相似度的大小，也可以使用欧式距离的远近来衡量相似程度。常
虹膜识别技术作为三大生物识技术之一（指纹、虹膜、人脸），未来必定在生物识别技术领域占有一席之地。虹膜识别技术在我国起步非常早，2000年左右国内就有一批科研院所开始做虹膜识别的理论技术研究，其中包括中科院模式识别所、中国科技大学、上海交大、华中理工学院（华中科技大学）等，这些项目后来各自孵化出虹膜识别领域的领先企业。目前从算法到芯片，我国的虹膜识别技术在国际上处于领先地位。
# 意图识别深度学习算法实现指南
意图识别是一种自然语言处理任务，旨在理解用户输入的意图。以下是实现意图识别的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据收集 | 收集用户的文本数据及其对应的意图标签 |
| 2. 数据预处理 | 数据清洗、分词、标签编码等 |
| 3. 构建模型 | 选择适合的深度学习模型 |
| 4. 模型训练 | 使用处理后的数据训
复旦的GaitSet算法一般的步态识别方法文中指出，在以往文献中，步态识别主要有两大类方法：1 将步态看作图像将所有的步态轮廓图压缩成一幅图像，将步态识别看成一个图像匹配问题。很显然这种方法忽略了步态中的时序信息，也无法建模精细的空域信息。2 将步态看作视频序列考虑直接从silhouette提取特征，使用LSTM方法或者3D-CNN方法，可以很好的建模步态中的时、空域信息，但其计算代价高昂也不易于
车牌识别的方法 很多，比如深度学习算法的识别比如模式识别的算法研究等1 车牌识别方法一本文提出的方法 实现了车牌的定位车牌区域的细分然后将车牌的数值进行分割 进而可以得到每一个字符对于字符进行识别的 得到最后车牌的数值结果图像读取及车牌区域提取主要有：图像灰度图转化、图像边缘检测、灰度图腐蚀、图像的平滑处理以及车牌区域的边界值计算。其程序流程图如下:
# 深度学习的文本识别算法
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它在图像识别、语音识别等领域取得了很大的突破。文本识别是深度学习在自然语言处理领域的一个重要应用。本文将介绍深度学习的文本识别算法，并给出一个代码示例。
## 文本识别算法概述
文本识别算法主要包括两个步骤：文本检测和文本识别。文本检测是指在图像中定位和提取出文本区域，文本识别是指对提取出的文本区域进行识别和理解。
##
原创
2023-09-09 10:58:54
67阅读
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
转载
2023-08-07 15:33:49
226阅读
学习目标希望从语音识别开始深入，最后可以开发一个个性化语音合成的系统。这样就可以随时随地可以听你想听到的人说话啦。语音识别的总体思路语音基本单位：帧（Frame）HMM模型： 初始状态概率（P(w1)）和状态转移概率（P(w2 |w1)、P(w2 |w2)）可以用常规的统计 方法从样本中计算出来，主要的难点在于发射概率（P(x1 |w1)、P(x2 |w2)、P(x3 |w2)）的计算，所以声学模
转载
2023-08-05 11:27:31
223阅读
图像和视频相关领域对比动作识别算法分分类大致分为基于2D卷积的动作识别算法基于3D卷积的动作识别算法动作识别 目标是识别视频中出现的动作。通常是视频中人的动作。视频可以看做是由一组图像帧按照时间顺序排列而成的数据结构，比图像多了一个维度。动作识别不仅要分析出视频中每帧图像的内容，还需要从视频帧之间时序信息挖掘线索。时序动作定位 也称时序动作检测，动作识别可以看作一个纯分类的任务，其中要识别的是已经
随着社会的发展，快速有效的自动身份验证在安防领域变的越来越迫切。由于生物特性是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，是身份验证的最理想依据。利用人脸属性进行身份验证又是最自然直接的手段，相比其它人体生物特性，它具有直接、友好、方便的特点，更容易被用户所接受且不易察觉。一、人脸属性识别与算法人脸是一种非常重要的生物特征，具有结构复杂、细节变化多等特点，同时也蕴含了大量的信息，比如性别、种族
转载
2023-10-01 11:48:50
0阅读
目前主流的语音识别都大致分为特征提取，声学模型，语音模型几个部分。目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种。本文主要介绍CTC算法的基本概念，可能应用的领域，以及在结合神经网络进行CTC算法的计算细节。CTC算法概念CTC算法全称叫：Connectionist temporal classification。从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题。传统
转载
2023-10-07 17:28:54
150阅读
基本材料准备一张含有字体的文档的图片即可。思路介绍1 从图片中剪切并变换为规整的矩形的文字图片经常要对一个分辨率大的图像进行resize操作，理由是，为了能够在实验过程中能够在屏幕大小范围内看到整个图像的变化。比如实验的图像像素为2448×3264。而电脑屏幕是1920×1080。除此之外，resize操作一旦启用，且最后展示如果需要后期得到的某种用途的坐标集合（比如轮廓Contour
深度学习笔记（21） 边缘检测1. 边缘检测简介2. 过滤器3. 垂直和水平边缘检测4. 合适的过滤器 1. 边缘检测简介在计算机视觉中使用的比较多的就是卷积神经网络卷积运算是卷积神经网络最基本的组成部分 边缘检测相对比较容易理解，就把它作为卷积运算的入门样例在人脸识别中： 神经网络的前几层有可能是检测边缘的 后面的层有可能检测到物体的部分区域 更靠后的一些层可能检测到完整的物体 这个例子中就是
