一、项目介绍 基于Python和TensorFlow，开发了一个表情识别系统，该系统利用先进的深度学习技术，通过卷积神经网络模型ResNet50对人脸表情进行识别。该系统主要针对七种基本人脸表情：中性、愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶，进行分类和识别。这种表情识别技术在人机交互、情绪分析、安全监控等领域具有广泛的应用前景。 ResNet50是一种具有50层网络的深度残差网络，因其出色的性能和较低的...

猫狗识别系统。通过TensorFlow搭建MobileNetV2轻量级卷积神经算法网络模型，通过对猫狗的图片数据集进行训练，得到一个进度较高的H5格式的模型文件。然后使用Django框架搭建了一个Web网页端可视化操作界面。实现用户上传一张图片识别其名称。 一、前言 本研究中，我们开发了一个基于深度学习的猫狗识别系统，使用了TensorFlow框架下的MobileNetV2轻量级卷积神经网络模型。M...

前一章讲的是医疗行业的语音识别的对识别结果的一些基本要求。在实际的工作中，不同的医院、科室、模版、医生又会有自己的个性化的需求。 下面就是某个手术中心的要求： 例子1 医生说的是首字母，在病历中要用展开形式： HPI=HISTORY OF PRESENT ILLNESS PMH=PAST MEDICAL HISTORY PSH=PAST SURGICAL HISTORY 例子2 医生说leave a ...

问题一：基于附件1中提供的可收获苹果的图像数据集，提取图像特征，建立数学模型，计算每幅图像中的苹果的数量，并绘制附件1中所有苹果的分布直方图。 对于自动采摘机器人，首要的能力就是识别出苹果对象，因此如何从画面（图像）中准确的识别出苹果对象对于自动采摘机器人有重要影响。附件1给出了200张有苹果对象的图像，要计算出每个图像中苹果的数量，并分析附件1中苹果的数量分布。考虑从颜色空间（HSV,Hue Sat...

1. 概述 人脸识别是一种机器学习技术，广泛应用于各种领域，包括出入境管制、电子设备安全登录、社区监控、学校考勤管理、工作场所考勤管理和刑事调查。然而，当 COVID-19 引发全球大流行时，戴口罩就成了日常生活中的必需品。广泛使用的人脸识别技术受到严重影响，传统人脸识别技术的性能显著下降。虽然在过去几年中已有报道称支持口罩的人脸识别模型达到了一定的准确度，但佩戴口罩对人脸识别的影响尚未得到充分研究...

Soniox成立于2020年，目前总部位于美国加州福斯特城，该公司开发了市场上最好的语音识别引擎之一。该公司目前提供市面上领先的云转录引擎之一——这也是audioXpress成功用于采访和一般语音转文本转换的引擎。 专注于语音AI的Soniox在2021年推出了世界上第一个用于语音识别的无监督学习方法。这一创新对于克服之前阻碍语音系统性能的局限性至关重要。 2023年，Soniox开始从语音AI向通用...

datasets.ImageFolder`函数直接导入已经分类好的数据集形成`Dataset`，然后使用`DataLoader`加载`Dataset`，但是如果对无法分类的数据集，我们如何导入，并进行识别呢？ 本周我将自定义一个`MyDataset`加载车牌数据集并完成车牌识别 一、导入数据 from torchvision.transforms import transformsfrom torc...

现在市面上的智能电子产品千千万，为了达到人们使用更加方便的目的，很多智能产品都开发了语音识别功能，用来语音唤醒进行交互；另外，各大公司也开发出来了各种智能语音机器人，比如小米公司的“小爱”，百度公司的“小度”，三星公司的“bixby”，苹果的“siri”等等。这些语音识别的功能，提高人们使用电子的产品的体验，但是作为一名测试员，给你一款语音识别产品，要怎么进行测试呢？ 接下来，我就以小米手机为例，给大...

    鉴于自动语音识别（ASR）系统的广泛应用，它们的安全问题受到了前所未有的关注，主要是因为深度神经网络（DNN）对对抗性攻击的脆弱性，微小的扰动可以使模型在不改变语义的情况下犯错误或性能下降。这些攻击方法大多需要在L2范数或L∞范数范数约束下添加噪声扰动，不可避免地留下人工修改的痕迹。最近的研究通过操作风格向量来合成基于文本到语音（TTS）合成音频的对抗性示例，缓解了这一限制。      然而，...

目录 一、录制人脸识别所需的视频 二、采样准备工作 2.1 创建文件夹 2.2 加入Haar分类器文件 三、自定义人脸识别示例代码 四、人脸识别常见问题 4.1 AttributeError: module “cv2” has no attribute “face” 4.2 error: (-215:Assertion failed) empty() in function cv::CascadeCl...