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Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algorithm in computer vision to detect and describe local features in images. The algorithm was published by David Lowe in 1999.[1]
Applications include object recognition, robotic mapping and na
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深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习具有多个抽象层次的数据表示。这些方法极大地提高了语音识别、视觉对象识别、目标检测以及药物发现和基因组学等许多领域的最新进展。深度学习发现复杂的结构在大数据集,通过使用反向传播算法来指示一台机器应该如何改变其内部参数,用于计算在每一层的代表性,从上一层的代表。深层卷积网在处理图像、视频、语音和音频方面取得了突破性进展,而递归网络则在文本和语音等连续数据上起到了作用。(Deep learning allows computational models th
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基于ssm框架搭建的,前端通过获取video标签?调用本地的摄像头(获取用户媒体对象,流媒体数据base64),将流媒体数据画到convas画布上去?,后台调用百度API人脸识别接口,进入百度大脑搜索人脸识别即可获取官网的Secret Key,将前端获取的人脸信息的base64信息和你本地数据库里的人脸信息传到百度人脸识别的接口进行人脸比对,返回一个json数据,result参数 带别人脸相似度, result可自己定义,从而实现人脸识别登录(Based on the SSM framework
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