辨别器算法

❶ 怎么样辨别真假卡西欧计算器

鉴于近几年来。市面上出现了很多山寨版的假CASIO计算器，蒙骗了消费者，损害了广大消费者的利益，以下提供2个计算器自测方法来鉴别卡西欧计算器的真假，供使用者参考。 一.方法是用shift+7+on自检，能成功就说明是真货。 二.如果还不放行试试以下操作： 首先打开计算器电源(ON)注：()代表注释 ( )代表第二功能键1.shift2.(Pol)3.14.shift5.(,)6.07.)8.=9.狂按分数线，直到按到顶不动为止(似乎是6个)10.按= (显示Syntax ERROR 不要管它)， AC， 左11.112.幂(在方向键下面，就是X上面有个小白框的键)13.=14.AC15.向上键16.AC17.向左键三次18.DEL(删掉1,出现“r=1,φ=0”)19.(光标在最前面)按一下分数线20.分数线上面大1，下面也打121.=如果能成功的话百分之百是正品，此方法适用于卡西欧计算器fx-es系列的鉴别。 关于卡西欧计算器科辉特公司现为上海卡西欧计算器的代理商，主要从事CASIO计算器的销售。公司主要和深圳书城合作，在各大书城中设有CASIO的专卖点，销售业绩良好。公司从事CASIO计算器的销售，长达有15年的时间，一直秉持：“只做正品，只有正品”，在销售者中有良好的口碑。鉴于近几年来。市面上出现了很多山寨版的假CASIO计算器，蒙骗了消费者，损害了广大消费者的利益，公司决定扩大销售面，从事网络销售。让广大消费者用上正品，价格实惠的CASIO计算器。 推荐您阅读：卡西欧的哪款计算器适合大学生用?如何保养卡西欧计算器？

❷ 人脸识别算法的种类

二维人脸识别算法
三维人脸识别算法

❸ 图像识别算法都有哪些

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。

❹ 关于GAN生成式对抗网络中判别器的输出的问题

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摘要

生成式对抗网络GAN（Generative adversarial networks）目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向.GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈，由一个生成器和一个判别器构成，通过对抗学习的方式来训练.目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计算、语音和语言处理、信息安全、棋类比赛等领域，GAN正在被广泛研究，具有巨大的应用前景.本文概括了GAN的研究进展，并进行展望.在总结了GAN的背景、理论与实现模型、应用领域、优缺点及发展趋势之后，本文还讨论了GAN与平行智能的关系，认为GAN可以深化平行系统的虚实互动、交互一体的理念，特别是计算实验的思想，为ACP（Artificial societies，computational experiments，and parallel execution）理论提供了十分具体和丰富的算法支持.

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出版源

《自动化学报》 , 2017 , 43 (3) :321-332

❺ 怎样巧妙识别计算器（指数学用电子科学计算器）的真伪好坏

你的意思应该是说怎么辨别芯片的好坏，其实有个简单的方法，算阶乘，比较算阶乘的时间和最大值，因为阶乘的算法比较复杂，所以计算的时间有时会比较长，这个可以成为比较计算器好坏的一个参考条件。正如楼上的所说，卡西欧计算器是目前计算器品牌中较好的牌子。

❻ 人脸识别的识别算法

人脸识别的基本方法

人脸识别的方法很多，以下介绍一些主要的人脸识别方法。

(1)几何特征的人脸识别方法

几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。

(2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法

特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。

(3)神经网络的人脸识别方法

神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。

(4)弹性图匹配的人脸识别方法

弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。

(5)线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法

心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。

(6)支持向量机(SVM) 的人脸识别方法

近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。

人脸识别的方法很多，当前的一个研究方向是多方法的融合，以提高识别率。

在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化，而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。正是基于上述原因，一直到21 世纪初，国外才开始出现人脸识别的商用，但由于人脸识别算法非常复杂，只能采用庞大的服务器，基于强大的计算机平台。

如果可以的话，可以Te一下colorreco，更好的技术解答。

❼ 铜器鉴别方法是什么

1、分辨铜器真伪的方法：假铜器是失腊法铸造，不见范线，会出现细小砂眼，真铜器没有。

2、看铜器是否有垫片也能辨别真假，假铜器没有垫片。真铜器造型更加复杂多变，此外重量、声音、锈色的好坏也能辨别真伪。

3、花纹和款识：这是鉴别铜器的一个重点，夏代铜器花纹简单，商代花纹则华丽繁缛，且多遍体生花，西周大致与商同，但后期趋向素朴，春秋战国的花纹则清新活泼，富有生活气息，秦汉重实用，花纹少且不及前代精细。

注意事项

保管的房间必须保持干燥，没有尘埃和空气污染，相对湿度最好能在50％以下。

器物入库以前必须清除一切沾染污物，最好是经过化学保护过的，不能用浓厚油脂、油类涂在青铜器上，接触青铜器时必须带纯棉手套，绝对不能用有汗的手接触，也不能用油污的纸或盒来包装。

清除铜器上的灰尘要用柔毛布、软毛刷、软毛掸子等，如须用水洗必须用蒸馏水，也可将蒸馏水加温，可用中性皂，不能用氢氧化铵、酸类及白粉、纱布等，如有大的清洗可由专业人员清洗。

以上内容参考网络-铜器

❽ OCR文字识别用的是什么算法

文字识别近两年没有太大进展，有两种方法，一种是CNN+RNN+CTC，白翔老师团队的CRNN写的比较清楚，还有一种是CNN+RNN基于Attention的方法。
最近比较火的方向是文字检测和识别放到一个网络里joint train，沈春华老师团队2017 ICCV的Towards End-to-end Text Spotting with Convolutional Recurrent Neural Networks这篇文章已经在水平文字上把检测识别end to end做的比较work，感觉这可能是未来一两年的一个热点。

❾ OCR文字识别用的是什么算法

首先OCR是模式识别的一个领域，所以整体过程也就是模式识别的过程。其过程整体来说可以分为以下几个步骤：

预处理：对包含文字的图像进行处理以便后续进行特征提取、学习。这个过程的主要目的是减少图像中的无用信息，以便方便后面的处理。在这个步骤通常有：灰度化（如果是彩色图像）、降噪、二值化、字符切分以及归一化这些子步骤。经过二值化后，图像只剩下两种颜色，即黑和白，其中一个是图像背景，另一个颜色就是要识别的文字了。降噪在这个阶段非常重要，降噪算法的好坏对特征提取的影响很大。字符切分则是将图像中的文字分割成单个文字——识别的时候是一个字一个字识别的。如果文字行有倾斜的话往往还要进行倾斜校正。归一化则是将单个的文字图像规整到同样的尺寸，在同一个规格下，才能应用统一的算法。
特征提取和降维：特征是用来识别文字的关键信息，每个不同的文字都能通过特征来和其他文字进行区分。对于数字和英文字母来说，这个特征提取是比较容易的，因为数字只有10个，英文字母只有52个，都是小字符集。对于汉字来说，特征提取比较困难，因为首先汉字是大字符集，国标中光是最常用的第一级汉字就有3755个；第二个汉字结构复杂，形近字多。在确定了使用何种特征后，视情况而定，还有可能要进行特征降维，这种情况就是如果特征的维数太高（特征一般用一个向量表示，维数即该向量的分量数），分类器的效率会受到很大的影响，为了提高识别速率，往往就要进行降维，这个过程也很重要，既要降低维数吧，又得使得减少维数后的特征向量还保留了足够的信息量（以区分不同的文字）。
分类器设计、训练和实际识别：分类器是用来进行识别的，就是对于第二步，你对一个文字图像，提取出特征给，丢给分类器，分类器就对其进行分类，告诉你这个特征该识别成哪个文字。在进行实际识别前，往往还要对分类器进行训练，这是一个监督学习的案例。成熟的分类器也很多，什么svm，kn，神经网络etc。我当时不知天高地厚用经典bp神经网络去学习，结果……呵呵……
后处理：后处理是用来对分类结果进行优化的，第一个，分类器的分类有时候不一定是完全正确的（实际上也做不到完全正确），比如对汉字的识别，由于汉字中形近字的存在，很容易将一个字识别成其形近字。后处理中可以去解决这个问题，比如通过语言模型来进行校正——如果分类器将“在哪里”识别成“存哪里”，通过语言模型会发现“存哪里”是错误的，然后进行校正。第二个，OCR的识别图像往往是有大量文字的，而且这些文字存在排版、字体大小等复杂情况，后处理中可以尝试去对识别结果进行格式化，比如按照图像中的排版排列什么的，举个栗子，一张图像，其左半部分的文字和右半部分的文字毫无关系，而在字符切分过程中，往往是按行切分的，那么识别结果中左半部分的第一行后面会跟着右半部分的第一行诸如此类。

OCR的大致内容差不多就是这样。

❿ 车牌识别系统算法是什么-真地

汽车牌照自动识别技术
它是利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。

自动识别技术分为硬识别和软识别（其实两者是相辅相成的）
“硬件识别”就是通过独立的硬件设备，对所抓拍图片进行一系列的字符处理；目前停车场系统行业中硬件识别也分为两种，即带有单独的车牌识别仪和前端硬件识别两种。前端硬件识别一体式摄像机是将传统单独的车牌识别仪嵌入至摄像机中，实现前端硬件与摄像机一体化，完美实现图像抓拍、视频流传输、字符识别、道闸抬杆等一系列的工作。
“软件识别”可以理解为通过软件对车牌号码进行的，通过在电脑上安装一个配套的车牌识别软件，对抓拍的图片进行识别处理。其工作方式是通过摄像机连续抓拍多张照片，选择其中较为清晰的一张，然后通过电脑软件进行字符处理，实现车牌识别的。因为每次识别需要抓拍多张照片，因此软识别的速度较慢。而且软识别系统对所抓拍的图片要求也是极高的，必须极为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求极高，在诸多环境不佳的场合都不适用，并且识别设备的摆放也是非常重要的。
软硬识别的对比：
1、分析识别模式
硬识别系统：采用视频流分析识别，对监控范围内的视频流进行全天候实时分析；
软识别系统：图片分析识别，对到达指定范围内的车辆进行拍照，再对照片进行分析；当车辆位置不佳时，识别易出错。
2、智能算法模型

硬识别系统：采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率大于99.70％。很少需要人工干预。
软识别系统：OCR/字型拓扑结构识别算法，会频繁出现误识别情况，准确率低于90％。需要人工不断输入纠正后的号牌。
3、可靠性及稳定性：

硬识别系统：专用识别器采用TI 公司的高速DSP，双CPU控制，确保系统可靠性和稳定性。
软识别系统：软件识别，容易频繁出现死机等情况，需经常重新启动电脑，造成间断性系统瘫痪。