recognition

11月15日，受第14届国际文档分析与识别大会 (International Conference on Document Analysis and Recognition ICDAR 2017)邀请，电信学院白翔教授在大会上做了名为“Deep Neural Network for Scene Text Reading Revisited”的特邀报告(Keynote Speech)。在长达一个小时的报告中，白翔教授简要总结了近年来自然场景文本检测与识别这一热点研究方向的发展及现状，介绍了其研究团队结合深度学习在此领域所取得的重要研究方法及相关应用技术，并对该方向的发展趋势做出了全面展望。白翔教授的报告内容丰富，深入浅出，赢得了参会学者的广泛赞誉

描述：对称字（Ambigrams）一词由拉丁语ambi（双面）、gram（文字）组成，指的是可以从多个角度或按不同顺序阅读的文字图形。西文中有很多优秀作品，而汉字系统由于其字形复杂，罕有这方面的作品。我进行了汉字对称字（Chinese Ambigrams）的设计探索，力求平衡趣味性（即对称性）、图形美感和汉字模糊识别（Chinese fuzzy recognition）三个方面

第五届中国模式识别与计算机视觉大会（The 5th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision PRCV 2022）将于2022年12月23日至12月26日在深圳举办。PRCV 2022由中国人工智能学会（CAAI）、中国计算机学会（CCF）、中国自动化学会（CAA）和中国图象图形学学会（CSIG）联合主办；由南方科技大学和深圳职业技术学院共同承办；并由香港浸会大学、香港中文大学（深圳）、哈尔滨工业大学（深圳）、中国科学院深圳先进技术研究院和中山大学联合承办，是国内顶级的模式识别和计算机视觉领域学术盛会。 本届会议主题为“汇聚大湾区，共创新视界”

车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费(ETC)系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。 车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，.新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%

当今社会已经进入刷脸时代，手机刷脸支付，考试刷脸等等，已经成为一种时尚的标准。那么，校园人脸识别的普及情况怎么样?下面深圳深数科技有限公司小编带大家一起来了解一下。 人脸识别的英文名称是Human Face Recognition.人脸产品利用AVSO3A图像处理器;可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光状态，人脸追踪侦测，自动调整影像放大

脑是自然界中最复杂的器官之一是人体的中央控制器控制和 调节着人的情感、认知、感觉、行为等活动。脑高级功能神经 机制的研究可以进一步的了解和认识脑的结构、功能和活动表 达，揭开人脑的秘密。本次报告将心理、脑成像(fMRI，EEG等) 和计算模型等相结合，来研究损伤脑和正常脑在从事特定认知 加工时的神经机制，旨在为脑高级功能神经机制的研究提供新 思路，进而有助于认知神经科学启发的类脑智能算法开发

特征脸（Eigenface）是指用于机器视觉领域中的人脸识别问题的一组特征向量。使用特征脸进行人脸识别的方法首先由Sirovich and Kirby (1987)提出，并由Matthew Turk和Alex Pentland用于人脸分类。该方法被认为是第一种有效的人脸识别方法

NVIDIA Jetson Inference 机器学习项目是一个 Hello AI World 类演示教程，提供了三种最常见的AI应用于计算机视觉的类型，imagenet用于图像识别（Image Recognition）、detectNet用于对象检测（Object Detection）、segNet用于语义分割（Semantic Segmentation）。 jetson-inference 图像识别模型采用 ILSVRC ImageNet 数据集，自动生成识别结果的图片。 深度学习的训练和推理流程，是先采用高性能图形服务器使用深度学习框架来训练（Training）机器学习算法，研究大量的数据来学习一个特定的场景，完成后得到模型参数，再部署到终端执行机器学习推理（Inference），以训练好的模型从新数据中得出结论

NVIDIA Jetson Inference 机器学习项目是一个 Hello AI World 类演示教程，提供了三种最常见的AI应用于计算机视觉的类型，imagenet用于图像识别（Image Recognition）、detectNet用于对象检测（Object Detection）、segNet用于语义分割（Semantic Segmentation）。 jetson-inference 图像识别模型采用 ILSVRC ImageNet 数据集，自动生成识别结果的图片。 深度学习的训练和推理流程，是先采用高性能图形服务器使用深度学习框架来训练（Training）机器学习算法，研究大量的数据来学习一个特定的场景，完成后得到模型参数，再部署到终端执行机器学习推理（Inference），以训练好的模型从新数据中得出结论

训练集、验证集和测试集这三个名词在机器学习领域极其常见，但很多人并不是特别清楚，尤其是后两个经常被人混用。 Ripley B.D（1996）在他的经典专著Pattern Recognition and Neural Networks中给出了这三个词的定义。 学习样本数据集，通过匹配一些参数来建立一个分类器