前端工程师和设计师必读文章推荐【系列三十二】-低调大师

前端工程师和设计师必读文章推荐【系列三十二】

2015-01-27 625 89

　　《Web 前端开发精华文章推荐》自2011年6月20号发布第一期以来，历经三年半，总共发布了30多期。今天这篇是2015年第1期（总第32期），希望你能在这里发现有用的资料。

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作者：山边小溪
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2015-01-24 00:00:00

集装箱项目

集装箱体本身的特征有三，一是图片中的需要识别的文字比较大；二是需要识别的文字色彩鲜艳；三是文字周围的干扰比较多，所以直接识别，即使是使用finereader这种软件都无法完成。所以，第一步需要做的就是更换图片区域，强调联通。比如这样的结果再强化这个时候即使是识别成这样，都无法ocr,因为细节太多了。怎么办？缩放，把字母缩放到和它训练的时候差不多时候的样子。得到结果，下一步就是自己写这个OCR步骤，这也是可以做到的。再举一个例子，这种竖直的shib 来自为知笔记(Wiz) 目前方向：图像拼接融合、图像识别联系方式：jsxyhelu@foxmail.com

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2015-02-01 00:00:00

人脸识别系统原理

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zergskj/article/details/43374003 写这篇文章，并不是要挑战学术泰斗，更不是要在这里炫耀和说教知识。只是前不久有个朋友问我能不能搞人脸识别，我说回来试试。想不到这里头的东西还挺多，不是三两天就能做完的。就在这里把我的实现思路写出来，以表心迹。图像识别，一直是计算机领域研究的热门，随着大数据的兴起，更是让图像识别中的特殊分支人脸识别如鱼得水，使得运算和样本数据不再成为系统的掣肘。那么具体来说，一个现代人脸识别系统(例如face++)是如何实现的呢？这里我不敢妄自猜测，我仅提供我自己的实现方法，拿出来与大家一起学习和探讨： 1.首先建立目标模型，分析出目标模型的特征值，也就是在检索中所需要的KPI，我这里只是简单的列了一下，结果发现太多了，而我又太懒，写了一半没动力写下去了，人脸特征列表：特征 KPI指标特征描述能否提取特征值整体头发密度浓密、稀疏是 0-100 头发粗糙度顺滑、卷毛、散乱否头发颜色黑色、白色、棕色是 0-255 皮...

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