recognition

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

2022年6月23日，国际模式识别协会（The International Association for Pattern Recognition，IAPR）公布了2022年度新当选会士（IAPR Fellow）人选。我实验室老师韩军伟教授当选。 IAPR成立于1978年，由世界各国模式识别领域的专家和团体组成的国际性学术组织（[URL]），是模式识别领域最权威的国际性学术组织之一，是国际信息处理联合会（IFIP）成员

报告人简介：郑春厚，安徽大学人工智能学院教授、博士生导师。近年来，在Bioinformatics、Neural Computation、Pattern Recognition、IEEE/ACM Transactions 系列会刊等国内外重要学术刊物与国际会议上发表论文100余篇。主持国家重点研发计划课题1项，国家自然科学基金重点项目1项（联合重点），面上项目3项、省部级课题多项

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

传统的模式识别和机器学习方法假设闭合类别集、独立同分布、大数据训练。这些假设条件下，深度学习方法取得了优异的性能。然而在开放环境下，包括深度学习在内的已有方法面临一系列新的技术挑战：类别集变化、分布变化、样本有限等

2021年国际工程联盟会议（International Engineering Alliance Meeting，IEAM2021）于110年6月20至25日以视讯方式召开，共有来自全世界28个国家或经济体的37个工程组织会员，超过200余位代表出席。我国中国工程师学会（Chinese Institute of Engineers CIE）亚太工程师暨国际工程师监督委员会杨亦东主任委员等10人代表参与视讯会议，本会亦指派林杰主任秘书与会。 出席本次IEAM2021会议，除积极履行国际工程联盟(IEA)相关协定或协议之会员义务，确保我国权益外，并借由会议了解IEA运作机制及各国洽签相互认许协定(Mutual Recognition Agreement MRA)情形，最后提出心得及建议，期有助于我国专业工程师相关国际事务之推动

邬霞，北京师范大学信息科学与技术学院教授，博士生导师。分别于2001年、2004年和2007年在北京师范大学获学士、硕士和博士学位。主要研究基于神经影像的数据处理方法论研究，致力于运用信息科学的基本理论和方法，与认知神经科学相结合，进一步深入揭示人类高级认知功能的神经机制

应用于生活中的OCR识别技术到底是什么？ OCR（Optical Character Recognition）光学字符识别，是一种计算机技术。随着计算机技术的发展，OCR技术已经成为计算机视觉领域的一个重要组成部分。 OCR技术是一种计算机视觉技术，它通常用于数字化扫描的文档，以便这些文档可以被计算机程序处理，并允许用户搜索文档中的关键字

应用范围：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 遵义车牌识别系统(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

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