et、FOX等 六. 计算机视觉 OpenCV，因特尔自主的开源库。支持C/C++/Python接口。这个感兴趣的朋友可以玩一下。如果结合OpenCV，你可以做一些外行人觉得很酷的程序。比如说

灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文，例如车牌为苏EUK72

心智非常善于视觉处理。从所见当中识别图案、物体以及文本情景的能力让我们很智能，这种能力也是人的本质特征。 不过直到最近，计算机都对图片束手无策。比如，除非人为添加一些标签和注释，否则机器就无法理解图片，图片也就是成了无用的文件。

年代研究的重点是如何帮助用户在互联网上迅速地访问想访问的网页，有许多创新，链接分析、排序学习、语义匹配、日志分析等技术被开发出来。 2011年苹果公司发布了语音助手系统Siri，标志着一个新的时代

年代，人脸识别的误差还比较大，应用领域也很有限，通常在检查证件照等特定领域才会使用。当时的技术颇为简单，通常是将图像经简单的预处理后线性地映射到一个高维向量空间中。由于只是线性模型能力的不足，那时的识别准确率与今天相比大概是数

待提示 Shimmer效果图 AsyncDisplayKit ：这个库能让你通过将图像解码、布局以及渲染操作放在后台线程，从而带来超级响应的用户界面，也就是说不再会因界面卡顿而阻断用户交互

传统的视觉模式识别工作已经证明，抽取局部特征并且将它们结合起来组成更高级的特征是有优势的。通过迫使隐藏单元结合局部信息来源，很容易将这样的知识搭建成网络。一个事物的本质特征可以出现在输入图片的不同位置。因此，拥有一套特征探测器，可

适的数据集来测试算法。那需要一个非常大范围的，各种各样的，带着各种复杂动作、光线和表情的，不同脸的图像，各种人种、年龄和性别都要考虑在内。然后还要考察服装、发型以及化妆等其他因素的影响。 比较幸运

面部识别功能安装 面部识别基于 OpenCV 项目，可以参考官方网站的 OpenCV安装指南 安装。 EvaThumber用Python实现了一个轻量Hook，在 bin/opencv.py 下，也可以在配置文件中指定路径

密码很容易被盗，那么与我们自身生理特征紧密相关的指纹、虹膜、人脸图像会不会更安全呢？并不会。而且这些生物识别信息由于保持了一种静态稳定性，盗了一次还可反复使用，比密码更糟呢。 你要如何向电脑证明自己的身份？

解信息对记忆的影响的事物都大有用处。 该研究团队表示，他们计划在未来发布一款应用，允许用户调整图像来提升图片的影响力。因此该研究未来可用于加强图片滤镜功能，滤镜的作用将不再只是美化人脸，让人们更上

大数据分析主要依靠机器学习和大规模计算。机器学习包括监督学习、非监督学习、强化学习等，而监督学习又包括分类学习、回归学习、排序学习、匹配学习等（见图 1 ）。分类是最常见的机器学习应用问题，比如垃圾邮件过滤、人脸检测、用户画像、文本情

OpenCV的人脸检测功能在一般场合还是不错的。而ubuntu正好提供了python-opencv这个包，用它可以方便地实现人脸检测的代码。 写代码之前应该先安装python-opencv： $ sudo

or Machine Learning 上面有相应的资料。其它的数据包括图片和视频，可以使用计算机图像技术分析： Programming Computer Vision with Python ， P

上的图片与原始图片并没有太大的区别，至少人眼难辨。除了专业的摄影摄像师以及借助视网膜显示器查看照片的人，绝大多数人对这种程度的图像压缩都不会有太大的意见。 3、Photos 可自行编辑图片、合成全景照片、制作 GIF 动画

这当中最重要的就是基于大数据的人工智能，比如说数据挖掘、机器学习、自然语言理解在移动时代或者 IOT 时代，语音识别语音理解图像识别等很多人工智能技术在中间可以扮演非常重要的角色。 什么是人工智能 那什么是人工智能呢？

数据集）进行分类。IRIS数据集包括三个种类的鸢尾花的特征集合，比如叶萼长度，花瓣长度等等。网络需要从每个种类的鸢尾花中抽取50个样本，这些特征值被作为输入元输入网络，而每个输出元对应着数据集中一个单

com/p/andengine/ android-opencv android-opencv是一个将OpenCV移到Android手机平台的开源项目，该项目使用OpenCV最新的一个分枝并利用一个改良过的Android

）。王栋是国内推荐系统的早期关注和研究者，对视频搜索有丰富研究经验，他实现了展示及效果广告的流量预估，在线匹配及用户定向等多项核心技术的大规模应 用，另外，他在电影票房预测等数据挖掘的前沿方向也取得了突破。王

序列分析方法主要集中于时间序列数据的建模、滤波和预测等方面，反映的是序列的总体的特征，对序列中隐含的一些局部的细节特征很难表现出来［2］。随着新需求的增加，现代的时间序列分析也渐渐进入了更深层次的研究