人脸识别技术-低调大师

人脸识别技术

2018-08-17 665

人脸识别技术（一） —— 基于CoreImage实现对静止图片中人脸的识别
 人脸识别技术（二） —— 基于CoreImage实现视频中人脸的识别
 人脸识别技术（三） —— 基于AVFoundation实现视频中人脸的识别

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kaldi 源码分析(七) - HCLG 分析

Kaldi 语音识别主流程：语音识别过程解码网络使用 HCLG.fst 的方式，它由 4 个 fst 经过一系列算法组合而成。分别是 H.fst、C.fst、L.fst 和 G.fst 4 个 fst 文件： 1. G：语言模型，输入输出类型相同，实际是一个WFSA（acceptor接受机），为了方便与其它三个WFST进行操作，将其视为一个输入输出相同的WFST。 2. L：发音词典，输入：monophone，输出：词; 3. C:上下文相关，输入：triphone（上下文相关），输出：monophnoe; 4. H:HMM声学模型，输入：HMM transitions-ids (对 pdf-id 和其它信息编码后的 id)，输出：triphone。通过如下组合方式来计算最终输出结果： HCLG = asl(min(rds(det(H' o min(det(C o min(det(Lo G)))))))) 上面的o表示组合，det表示确定化,min表示最小化，rds表示去除消岐符号，asl表示增加自环。其训练顺序为 G -> L -> C -> H (因 ...

2018-08-17

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本文在透彻剖析深度学习及机器学习的同时，就多方面对两者进行比较，进而探究其未来的发展趋势。深度学习及机器学习 A. 机器学习机器学习是人工智能技术的补充，有如下几种常用算法： Find-S 决策树随机森林算法神经网络机器学习算法通常分为以下三大类：有监督学习：需要从有标签的数据中学到或者建立一个模式。无监督学习：数据是无标签的，机器学习算法需要先将数据分类，然后对数据结构进行描述，使复杂的数据看起来简单，以便进行后续分析工作。强化学习：与监督学习相似，通过不断地探索学习，从而获得一个好的策略。 B. 深度学习机器学习更多关注解决现实世界的问题，与人工智能技术有异曲同工之妙。机器学习则是通过模拟人类决策能力的神经网络找出问题解决方法。深度学习可看作是特殊的机器学习，我们可以利用深度学习来解决任何需要思考的问题。深度神经网络由三种类型的层组成：输入层隐藏层输出层 C．深度学习VS机器学习我们使用机器学习算法解析数据，并根据从数据中学习到的知识做出决策。深度学习利用各个层组合创建人工“神经网络”，它能够智能地学习和做出决策。深度学习可以说是机器学习的子领域。 D．...

2018-08-19

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。