cad迷你看图软件分辨物体的软件

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-05-25 00:06 标签： 一年级看图分辨左右手
通用目标检测与识别平台免费下载
资源大小：4M
周下载量：12次
软件属性：多国语言 试用软件
更新时间：
系统平台：
Win7/Win64兼容软件
官方网站：
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图像目标检测与识别是计算机视觉和人工智能领域中最活跃的研究主题之一，在图像检索、视频监控、工业检测等许多方面都有着重要的应用。
从上世纪70年代开始，就有许多研究者关注这一主题，并取得了一些重要的成果，开发了针对特定类别的实用的模式识别系统，比如光学字符识别系统、固定场景下的车牌识别系统等。但算法采用的特征集局限于某一类特定类别的目标物体，使之很难推广到其它类别的目标检测与识别任务中。
因此，从上世纪90年代中后期以来，越来越多的研究者将目光转向非特定类别物体的目标检测与识别算法研究，并取得了明显的阶段成果。
然而，通用化图像目标检测与识别的研究进展，跟人们的期望相比，仍然有很大的差距。究其原因，技术方面主要存在很大的困难和挑战，如同类别差异、视点变化、光照差异、遮挡问题、复杂背景等。
作者从2005年开始，就投入大量的业余时间和精力，潜心专注于图像目标检测与识别的通用化平台开发。研发期间，每一个想法到算法的形成，以及最终程序的完整实现，都经历了相当漫长的诸多实际应用检验，才形成了具有完全自主知识产权的“TDPlatform通用化图像目标检测与识别平台”。该平台经过长期的实测和应用，已在多个典型领域中取得了很好的运行效果，实现图像目标检测与识别的通用化。
1 广告监测、广告检测、广告识别
2 以图搜图、以图识图、子图搜索
3 人像身份确认
4 缺陷检测、外观检测、外观识别
5 人脸检测、人脸识别
6 移除检测、入侵检测
7 车型识别、货车检测
8 复杂条件下车牌识别&&&&
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12345678910image identification
图像识别 -
图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。
图像识别 -
人的图像识别能力是很强的。图像距离的改变或图像在感觉器官上作用位置的改变，都会造成图像在视网膜上的大小和形状的改变。即使在这种情况下，人们仍然可以认出他们过去知觉过的图像。甚至图像识别可以不受感觉通道的限制。例如，人可以用眼看字，当别人在他背上写字时，他也可认出这个字来。
图像识别 -
图像识别图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。在计算机视觉识别系统中，图像内容通常用图像特征进行描述。事实上，基于计算机视觉的图像检索也可以分为类似文本搜索引擎的三个步骤：提取特征、建索引build以及查询。
图像识别 -
图像识别是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。例如有一个字母A,如果在脑中有个A模板,字母A的大小、方位、形状都与这个A模板完全一致,字母A就被识别了。这个模型简单明了，也容易得到实际应用。但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别，而事实上人不仅能识别与脑中的模板完全一致的图像，也能识别与模板不完全一致的图像。例如,人们不仅能识别某一个具体的字母A,也能识别印刷体的、手写体的、方向不正、大小不同的各种字母A。同时,人能识别的图像是大量的，如果所识别的每一个图像在脑中都有一个相应的模板，也是不可能的。为了解决模板匹配模型存在的问题，格式塔心理学家又提出了一个原型匹配模型。这种模型认为，在长时记忆中存储的并不是所要识别的无数个模板，而是图像的某些“相似性”。从图像中抽象出来的“相似性”就可作为原型，拿它来检验所要识别的图像。如果能找到一个相似的原型，这个图像也就被识别了。这种模型从神经上和记忆探寻的过程上来看，都比模板匹配模型更适宜，而且还能说明对一些不规则的，但某些方面与原型相似的图像的识别。但是，这种模型没有说明人是怎样对相似的刺激进行辨别和加工的，它也难以在计算机程序中得到实现。因此又有人提出了一个更复杂的模型，即“泛魔”识别模型。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后利用软件根据图片灰阶差做处理后识别出有用信息，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。
图像识别 -
图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从 1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别， 应用非常广泛。数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。现代图像识别技术的一个不足就是自适应性能差，一旦目标图像被较强的噪声污染或是目标图像有较大残缺往往就得不出理想的结果。图像识别问题的数学本质属于模式空间到类别空间的映射问题。目前，在图像识别的发展中，主要有三种识别方法：统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别。图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代，其研究已经有几十年的历史，一直都受到人们的高度重视，至今借助于各种理论提出了数以千计的分割算法，而且这方面的研究仍然在积极地进行着。现有的图像分割的方法有许多种，有阈值分割方法，边缘检测方法，区域提取方法，结合特定理论工具的分割方法等。从图像的类型来分有：灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等。早在1965年就有人提出了检测边缘算子，使得边缘检测产生了不少经典算法。但在近二十年间，随着基于直方图和小波变换的图像分割方法的研究计算技术、VLSI技术的迅速发展，有关图像处理方面的研究取得了很大的进展。图像分割方法结合了一些特定理论、 方法和工具，如基于数学形态学的图像分割、基于小波变换的分割、基于遗传算法的分割等。
图像识别 -
图像识别创业公司IQ EngineIQ Engine曾于2010年得到关注，当时该公司获得了100万美元投资并开发了一款API(应用程序接口)，帮助网络零售商和应用开发者提供视觉搜索引擎。该公司随后还出席了2010年的DEMO大会，并被业内人士认为是最值得关注的创业公司之一。IQ Engine目前维护着两个API。其一名为SmartCamera。这一API面向在线零售商，帮助用户与产品和品牌标志互动。另一个API名为SmartAlbum，支持在网络相册和移动应用中进行照片分析和面部识别。后一个API可能正是雅虎需要的功能。IQ Engine开发的API已被许多知名公司使用，包括百思买、Old Navy和乐购等。不过，该公司将在未来30天中关闭这些API。IQ Engine在最近一轮融资中获得了380万美元投资，投资方包括Third Point Ventures和摩托罗拉系统的风投部门。尽管IQ Engine的主要业务是提供图像识别API，但该公司此前也在开发移动相册应用Glow，帮助用户在智能手机上基于自动生成的标签管理照片。该应用不仅能基于位置来管理照片，还能基于内容来管理。未来，这一技术很可能被整合至。
图像识别 -
随着手机的摄像功能越来越清晰，很多文件我们都是使用手机拍摄，包括合同，文档，但是我们需要吧这些图片能够变成可编辑的文字，能复制的，这样工作就很轻松很多，特别是我们需要图片上面的文字的，这时候图像识别软件就显得尤为重要，捷速图像识别软件就是专门解决这种问题的软件；捷速图像识别软件具备识别速度快，准确率高的特点，并且软件还支持pdf文档转换成文字，支持各种格式之间的转换！软件有2种内核选择模式，一种急速内核，不需要安装office就可以识别转换的；另外一种是office内核，需要安装office10或者以上版本，识别转化率高并且排版清晰！
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