Please indicate the source if you need to repost. After implementing NetSutie for serveral companies, I realize that NetSuite isn't perfect in project recognition, especially in service industry. And in real life, few project is closed on time as ini…

Xiang Bai--[TIP2014]A Unified Framework for Multi-Oriented Text Detection and Recognition 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 论文下载 白翔主页, 刘文予 方法概括 方法简述 这篇文章是作者CVPR2012(参考文献1,专门做检测,可以看看我之前的这篇博客)的方法的扩展,本文做的是端到端的问题(检测+识别). 采用的框架是…

Lukas Neuman--[ICDAR2015]Efficient Scene Text Localization and Recognition with Local Character Refinement 算法介绍 Fig. 2. Overview of the method. Initial text hypotheses efficiently generatedby a MSER detector are further refined using a local text mod…

白翔的CRNN论文阅读 1.  论文题目 Xiang Bai--[PAMI2017]An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 2.  论文思路和方法 1)  问题范围: 单词识别 2)  CNN层:使用标准CNN提取图像特征,利用Map-to-Sequence表示成特征向量: 3)  RNN层:使…

由Andrew Zisserman 教授主导的 VGG 的 ILSVRC 的大赛中的卷积神经网络取得了很好的成绩,这篇文章详细说明了网络相关事宜. 文章主要干了点什么事呢?它就是在在用卷积神经网络下,在采用小的卷积核与小的移动步长的情况下,探索一下网络的深度对目标识别率的影响. 网络的大体结构 网络的输入为224*224的RGB图片,后面跟卷积层,卷积核的大小基本都为3*3有最小的可以保留图片空间分瓣率的卷积核,步长为1个像素,偶尔会有1*1的卷积核,这就相当于加入了一个非线性变换而已.再往后接…

读书会成立属于偶然,一次群里无聊到极点,有人说Pattern Recognition And Machine Learning这本书不错,加之有好友之前推荐过,便发了封群邮件组织这个读书会,采用轮流讲课的方式,如果任务能分配下去就把读书会当作群员的福利开始进行,分配不下去就算了.后来我的几位好友:网神兄.戴玮博士.张巍博士.planktonli老师.常象宇博士纷纷出来支持这个读书会.待任务分配完,设置好主持人和机动队员,我认为就不需要再参与了,但进行不久,也充当机动队员讲了第二.六.九.十一章,…

UijlingsIJCV2013, Selective Search For Object Recognition code 算法思想 利用分割算法将图片细分成很多region, 或超像素. 在这个基础上, 将邻近的相似region融合起来. 聚合过程中得到的region作为proposal. ... 作者的代码通过mexFelzenSegmentIndex.cpp对Felzenszwalb---Efficient Graph-based Image Segmentation的代码做了以下封装:…

QQ:231469242 欢迎nltk爱好者交流 https://www.pythonprogramming.net/named-entity-recognition-nltk-tutorial/?completed=/chinking-nltk-tutorial/ Named Entity Recognition with NLTK 命名实体(Named Entity)类别识别 This is a temporary script file. """ import nltk…

https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition http://book.51cto.com/art/201107/276852.htm 命名实体(Named Entity)类别识别 除了在预测用户意图方面的用途,查询日志还可以用来识别命名实体.命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名.地名.机构名.时 间.日期.货币及其他专有名词等.它是自然语言处理实用化的重要内容,在信息提取.句法分析.机器翻译等应用领域中具有重要…

前言 鉴于机器学习产生自计算机科学,模式识别却起源于工程学.然而,这些活动能被看做同一个领域的两个方面,并且他们同时在这过去的十年间经历了本质上的发展.特别是,当图像模型已经作为一个用来描述和应用概率模型的框架出现时,贝叶斯定理(Bayesian methods)就已经从一个专家级别的知识范畴发展成为主流.通过一系列近似算法推论,例如变分贝叶斯和期望传播(variational Bayes and expectation propagation),贝叶斯定理的实际适用范围也已经大幅度的提高.与此…

Detexify LaTeX handwritten symbol recognition 用 LaTeX 的人找符号的表示方法通常很费事,需要去翻长长的列表.Detexify 是一个省事的小网站,只要画出记忆中符号的样子,就能自动出现想要的表示方法了,Excited! 来源:http://daily.zhihu.com/story/7682212…

2015年5月  在此处  http://matthewearl.github.io/2016/05/06/cnn-anpr/#rd 寻觅出 使用TenserFlow的车牌号识别 技术. 感觉很有必要看看.于是我把作者的这个翻译了一下. Created byMatthew Earlon May 06, 2016.Discuss on reddit!  (104 points / 13 comments) Introduction 在过去的一段时间里,我深深的陷入了深度学习之中,尤其是卷积神经网络…

随着 Windows Phone 8.1 GDR1 + Cortana 中文版的发布,相信有很多用户或开发者都在调戏 Windows Phone 的语音私人助理 Cortana 吧,在世界杯的时候我亲测 Cortana 预测德国和阿根廷的比赛很准的.(题外话扯远了),可是作为开发者我们怎么将Cortana集成到应用中呢,今天我用一点时间给大家介绍一下如何使用 voice command 集成 Windows Phone 8.1 的应用. 首先要明确两个名词 Voice command & Voi…

 Multiple Object Recognition With Visual Attention Google DeepMind  ICRL 2015 本文提出了一种基于 attention 的用于图像中识别多个物体的模型.该模型是利用RL来训练 Deep RNN,以找到输入图像中最相关的区域.尽管在训练的过程中,仅仅给出了类别标签,但是仍然可以学习定位并且识别出多个物体. Deep Recurrent Visual Attention Model 文中先以单个物体的分类为基础,再拓展到多个…

Bilinear CNN Models for Fine-grained Visual Recognition CVPR 2015 本文提出了一种双线性模型( bilinear models),一种识别结构,该结构由两个特征提取器产生,两个输出是图像每一个位置的外积(outer product),然后进行 pool,得到最终的图像描述算子.这种结构可以对局部 pairwise feature interactions 以平移不变的方式进行建模.而且,可以产生不同的无序的文字描述,像 Fisher…

Localizing by Describing: Attribute-Guided Attention Localization for Fine-Grained Recognition Baidu Research 本文主要是将part描述利用起来,协助进行part定位,针对每一个定位好的part,再进行每一个part对应属性的识别.首先来看一张图,有一个直观的印象:…

Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition   细粒度的识别(Fine-grained recognition)的挑战性主要来自于 类内差异(inter-class differences)在细粒度类别中通常是局部的,细微的:类间差异(intra-class differences)由于姿态的变换而导致很大.为了…

Everybody has had the experience of not recognising someone they know—changes in pose, illumination and expression all make the task tricky. So it’s not surprising that computer vision systems have similar problems. Indeed, no computer vision system…

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background…

暑假听了computer vision的一个Summer School,里面Jason J. Corso讲了他们运用Low-Mid-High层次结构进行Video Understanding 和 Activity Recognition的方法,受益颇深,在这里把他的方法总结一下: ------------------------------------------------------------------------------------------------- 1. 层次结构表示:…

转自:http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/50176209 ================华丽分割线=================这部分来自知乎==================== 链接:http://www.zhihu.com/question/33272629/answer/60279003 有关action recognition in videos, 最近自己也在搞这方面的东西,该领域水很深,不过其实主流就那几招,我就班门…

1. Problem Definition There's no doubt that researches and applications on the foundation of videos has become a popular field including intelligence surveillance, interactions between human and machines, content-based video retrieval and so on. Howe…

Author: Yu-Gang Jiang, Shih-Fu Chang 事件检测的目标就是自动识别给定视频序列中的感兴趣事件.进行视频事件检测通常很困难,特别是在网络中非限制的视频.在非限制情况下,视频质量可能很差,包括严重的相机移动,弱光,背景干扰和遮挡等.但是,随着视频数量的急剧增长,人们急需寻找一个有效的方法对视频事件进行检测识别.我们将探讨视频事件检测中常用的特征,模型,数据集以及评价标准.最后,给出视频事件检测中未来仍需探索的方向. #@author: gr #@date: 2015…

转自:http://blog.csdn.net/solomonlangrui/article/details/52455638   ABSTRACT:           神经网络的训练因其层次加深而变得愈加困难.我们所提出的残差学习框架可以更轻松的对比前人所提深很多的网络进行训练.相对于之前网络所学习的是无参考的函数,我们显著改进的网络结构可根据网络的输入对其残差函数进行学习.我们提供的详实经验证据表明对这样的残差网络进行寻优更加容易,并且随网络层次的显著加深可以获得更好的准确率.我们利用Im…

Face recognition using Histograms of Oriented Gradients 这篇论文的主要内容是将Hog算子应用到人脸识别上. 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/40757997 1. Main Contribution Extract Hog descriptors from a regular grid. Fusion of HOG descriptors at different…

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/39736509 这篇论文是今年9月份的论文[1],比較新,当中的观点感觉对卷积神经网络的參数调整大有指导作用,特总结之.关于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),笔者后会作文阐述之,读者若心急则或可用谷歌百度一…

http://rogerioferis.com/VisualRecognitionAndSearch2014/Resources.html Source Code Non-exhaustive list of state-of-the-art implementations related to visual recognition and search. There is no warranty for the source code links below – use them at you…

CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognitionhttp://vision.stanford.edu/teaching/cs231n/syllabus.html 主要利用神经网络解决图像分类问题.…

Openbr is a great project for facial detecting. System: linuxmint 13 x86_64 Face recognition,  motion / gender / age / detection Here it's website: http://www.openbiometrics.org/ It's github page: https://github.com/biometrics/openbr Awareness Just n…

原文:Applying OCR Technology for Receipt Recognition 译文:深入浅出了解OCR识别票据原理 英文票据识别技术, 非中文票据识别技术, 中文情况的ocr更加复杂.…