圖型識別

電腦視覺系統使用人工智慧(AI) 技術來模擬人腦中負責物件識別和物件分類的能力。電腦科學家透過輸入大量資訊來訓練電腦辨識視覺資料。機器學習(ML) 演算法可識別這些影像或 ...

Google 研發的照片識別技術，同樣能夠辨別圖片中物體與動作、為圖片分類，而準確率高達90%。同時，Google 釋出的機器學習服務提供企業更快訓練的機器學習模型 ...

圖像辨識是讓電腦識別出影像中的元素，例如人物、物體和事件等等。這種技術使用人工智慧、機器學習和深度學習技術來處理、解釋和分類視覺資訊，進而實現圖片 ...

透過影像辨識技術分析人體的骨幹特徵與動作，可辨別受測對象的年齡、性別、肢體行為，將有安全疑慮的動作透過辨識技術，自動過濾和評分危險程度，再進一步向 ...

目前，影像辨識已可實現人臉辨識、入侵者偵測、車牌辨識等功能，而隨著相關資源的投入與技術的演進，未來也將發展出更多創新的應用。影像辨識，許多人可能會想到人臉辨識，但 ...

圖像辨識(Image Target)基礎概念. 透過特定且複雜的圖象，又可理解為影像物件，作為辨識基準，從資料庫中找出相對應的資料，並且結合AR技術在現實中呈現出3D ...

影像辨識的原理就在於模仿人類視神經，先透過對邊界的認識強化，再逐步組合出圖像識別的運作方式。套用在深度學習的影像辨識作法就會變成先將圖片分解成許多小像素，做為第一 ...

作為人工智能和計算機視覺的一個分支，圖像識別結合了深入學習技術為許多現實世界的用例提供動力。 為了準確感知世界，人工智能依賴於計算機視覺。 沒有圖像 ...

一為人類大腦的成熟度遠遠的勝過人工智慧. 現在大多的圖像辨識多利用所謂的深度學習技術來訓練模型，而深度學習的技術建立於所謂的人工神經元，而這人工神經 ...

圖型識別（英語：Pattern recognition），就是通過電腦用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀。 ... 辨識過程就是將輸入的漢字圖像經處理後與電腦中的所有字進行比較，找出最 ...