声纹识别的模式识别方法2011/01/05对于模式识别，有以下几大类方法：模板匹配方法：利用动态时间弯折(DTW)以对准训练和测试特征序列，主要用于固定词组的应用(通常为文本相关任务)；最近邻方法：训练时保留所有特征矢量，识别时对每个矢量都找到训练矢量中最近的K个，据此进行识别，通常模型存储和相似计算的量都很大；神经网络方法：有很多种形式，如多层感知、径向基函数(RBF)等，可以显式训练以区分说话
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2024-07-16 12:05:41
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本章将深入探讨物体检测的概念，这是计算机视觉中最常见的挑 战之一。既然在这本教程中已经讲了很多内容了，读到这里，你也许会 想，什么时候才能把计算机视觉应用实践中呢。你是否想过建立一个 系统来检测车辆和人呢？实际上，你离目标已经不远了。 在前面的章节中，我们已经研究了一些物体检测和识别的具体例 子。我们在第5章中关注的是直立、正面的人脸，在第6章中关注的是 具有类似角点或者类似斑点特征的物体。在本章
python 的 python实现人脸识别代码从实时视频流中识别出人脸区域，从原理上看，其依然属于机器学习的领域之一，本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别。程序通过大量的人脸图片数据进行训练，利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型，如此即可识别出人脸。幸运的是，这些工作OpenCV已经帮我们做了，我们只需调用对应的API函数即可，先给出代码：#-*- coding: utf-8 -*-
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2023-07-26 14:07:56
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说话人识别（Speaker Recognition，SR），又称声纹识别（Voiceprint Recognition,VPR），顾名思义，即通过声音来识别出来“谁在说话”，是根据语音信号中的说话人个性信息来识别说话人身份的一项生物特征识别技术。便于比较，语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是通过声音识别出来“在说什么”。为了简便，后文统一称为VPR。传统的
声纹： voiceprint. 可以将一个人的声音 与 其他人的声音区分开来 的特征
属于音频处理技术
生物特征识别技术分为：生理特征和行为特征生理特征：指纹、DNA、人脸、视网膜行为特征：声纹、笔迹、步态模板匹配方法基于时频谱的人工鉴别法对应的文字内容一致，文本相关的声纹识别文本无关的声纹识别从人工到算法（模板匹配法）一段时频谱，可以被视为 1个 F * T 的二维矩阵 S。
其元素S(f,t)
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2023-07-12 15:04:32
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# 使用Python实现顶分型与底分型识别
在金融市场分析中，顶分型和底分型是十分重要的价格形态，它们常被用于判断市场的趋势反转。本文将详细介绍如何使用Python实现顶分型与底分型的识别，帮助你掌握这一技术分析工具。
## 流程概述
在实现顶分型与底分型的过程中，我们可以将整个任务分为几个步骤，具体如下表所示：
| 步骤编号 | 操作 | 代码片段
参考 [1] https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn [2] https://github.com/senlinuc/caffe_ocr [3] https://github.com/YCG09/chinese_ocr 感谢作者！ [4]
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2018-09-25 10:29:00
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在车牌信息收录过程中，如果还是传统的手工输入的方式在面对庞大的数量时，肯定会让一线的工作人员力不从心，但是如果能直接通过移动端摄像头采集车牌信息并完成录入则会给工作人员和客户带来巨大的便利。汽车是目前出行的必备交通工具，这也导致路面上行驶的车辆越来越多，在驾车出行不断方便人们的同时，车辆的管理难度也在不断的加强：车辆管理、车辆查询、车辆收费等等。与日俱增的车总量与不断压缩的工作人员数量形成了一个巨
**实验一：产生式系统实验**一、实验目的： 熟悉一阶谓词逻辑和产生式表示法，掌握产生式系统的运行机制，以及基于规则推理的基本方法。二、实验内容： 设计并编程实现一个小型产生式系统（如分类、诊断等类型）三、实验要求： 1．具体应用领域自选，具体系统名称自定。 2．用一阶谓词逻辑和产生式规则作为知识表示，利用产生式系统实验程序，建立知识库，分别运行正、反推理。四、实验算法： 本次实验我实现了动物识别
人脸对齐通过人脸关键点检测得到人脸的关键点坐标，然后根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度，使人脸对齐，由于输入图像的尺寸是大小不一的，人脸区域大小也不相同，角度不一样，所以要通过坐标变换，对人脸图像进行归一化操作。人脸关键点检测有很多算法可以使用包括：ASM、AAM、DCNN 、TCDCN 、MTCNN 、TCNN、TCNN等，这里就不详细介绍，主要说一下得到人脸关键
# 使用GitHub实现NLP内容识别的指南
在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个日益重要的分支。本文将指导你如何通过GitHub实现NLP内容识别，适合初学者。我们将提供每一步的代码示例和详细解释，方便你逐步实现你的项目。
## 流程概述
首先，让我们梳理一下实现NLP内容识别的基本流程。下面是一个简化的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[定义项
原创
2024-10-11 10:49:33
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import xlrd
import random
import math
#将表格文件进行导入
def loaddata(fname):
file=open(fname)
data=xlrd.open_workbook(fname) #将表格的内容进行读取
dataname=data.sheet_names() #生成的是一个列表
#shxrange=range
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2024-05-14 15:55:22
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octotree 是一款chrome插件，用于将 GitHub 项目代码以树形格式展示，而且在展示的列表中，我们可以下载指定的文件，而不需要下载整个项目。 官网地址：https://www.octotree.io/ GitHub 展示效果： ...
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2021-10-29 10:00:00
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'''
#2018-06-25 272015 June Monday the 26 week, the 176 day SZ
手写字体识别程序文件1：
定义了前向传播的过程以及神经网络中的参数,无论训练还是测试，都可以直接调用inference这个函数
问题代码：
#regularizer正则化矩阵，变量属性：维度，shape；
tf.truncated_normal_initializer 从
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2024-01-03 13:17:44
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Python初入门 python是一门什么样的语言？ 编程语言分类 编程语言主要从以下几个角度分类：编译型与解释型，静态语言与动态语言，强类型定义语言与弱类型定义语言。编译型语言与解释型语言的区别 编译型语言：需通过编译器将源程序编译成机器码，一般需经过编译（compile）和链接（link）两个过程。编译是将源程序转换成机器码，链接是将各个模块的机器码和依赖库串联起来生成可执行文件；优点是编译只
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2023-11-29 16:51:47
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## 实现Java语义识别工具的流程
本文将介绍如何实现一个Java语义识别工具，并通过以下步骤指导刚入行的小白完成任务。
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备工作
A[了解Java语义识别工具的原理] --> B[选择合适的开源库]
B --> C[创建项目]
end
subgraph 代码实现
原创
2023-10-08 10:21:47
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蜡烛图上的分形指标，作为一种特殊的K线组合形态，通过对价格的一系列的高低点的描述，辅助识别出市场潜在的突破和反转点，预判后期走势。顶分形：相邻的五根K线，若中间那根K线最高价为这五根K线的最高价，则这根K线的最高点为顶分形。底分形：相邻的五根K线，若中间那根K线最低价为这五根K线的最低价，则这根K线的最低点为底分形。特殊情况：若相邻的两根或两根以上的K线高（低）点价格一样，则把K线合并来对待，以最
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2023-10-11 08:18:25
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在上文中，对于分型做了初步的讲解，针对创分型进一步的划分，可以得到顶分型和底分型两种。那么顶分型和底分型如何确认?今天就跟随小编来了解顶分型和底分型的确认以及K线包含处理。第一：顶分型和底分型的确认什么是顶分型和底分型?从上图可以得到，双分型中第二K线高点是相邻三根K线高点中最高的，而低点也是相邻三K 线低点中最高的;对于底分型，当然是与之相反的，它就是第二K线低点是是三根中最低的，高点也是三根中
关系型实体识别（Relation Extraction, RE）是自然语言处理（NLP）领域中的一项关键技术，其目标在于从文本中识别出实体关系。这一过程涉及多个步骤，比如数据预处理、模型训练和评估等，并且可以被广泛应用于知识图谱构建、信息检索和问答系统等场景。在处理关系型实体识别问题时，我们需要根据不同的需求和条件进行相应的技术选择和系统构建。以下是对如何解决“关系型实体识别 NLP”类型问题的系
人脸识别主要算法原理主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯
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2024-08-09 15:28:26
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