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度学习的魅力，接下来要介绍的手写数字识别模型训练正是如此。 手写数字识别初探 手写数字识别是计算机视觉中较为简单的任务，也是计算机视觉领域发展较早的方向之一，早期主要用于银行汇款、单号识别、邮政信件、包裹的手写、邮编识别等场景，目前手写数字识别已经达到了较高的准确率，得到大规模的来自：百科通过短视频SDK，开发者可以快速集成并实现拍摄、剪辑、混音，在拍摄时支持实时美颜、滤镜和道具等功能，在编辑时提供丰富主题、贴纸、字幕等，还支持人脸手势识别等炫酷玩法。 应用场景 社交娱乐 使用移动端进行视频拍摄，加入实时美颜、动作特效、美颜滤镜和 视频编辑 等功能进行视频创作，用有趣的方式记录并分享生活。来自：百科
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刷卡系统会留下记录，同时安防监控也会拍下通过人的相片，推送给预先设置的监护人，比喻老师和家长，保证学生的出入安全。 人脸识别闸机通道子系统 人脸识别闸机通过人脸识别机和传统闸机相结合的模式，闸机通道系统在管理控制原理上与门禁系统类似，也是用于控制人员授权通过场所。与门禁系统不同的来自：云商店![]()
机器学习等分析服务实现人脸识别，人员轨迹管理，事件报警管理等功能。从而把被动监控变为主动分析与预警，在园区、住宅、商场和超市等视频监控场景实时感知异常事件，实现事前布防、预判，事中现场可视、集中指挥调度，事后可回溯、取证等业务优势。 文字识别 商用文字识别（ OCR ）场景下，如单据来自：百科![]()
析出来。 第二步，提取信息。手工的方式是通过肉眼的识别和人脑的分析，定位到目的图片的位置，而爬虫程序是根据网页的规则，使用正则表达式将解析数据结构中的Body部分，并获取目的图片。 第三步，保存数据。手工的方式是使用浏览器将图片下载保存在个人电脑中，而爬虫程序保存数据的方式多种多来自：百科![]()
智能小站，让边缘设备具备处理一定数据的能力，可应用于以下场景。 人脸识别闸机 基于人脸识别技术，实现园区进出门进行人脸识别，可实现刷脸进门、智慧打卡等。 车牌/车型识别 在园区、车库等进出口，对车辆进行车牌、车型识别，可实现特定车牌和车型的权限认证。 安全帽检测 从视频监控中发现来自：百科![]()
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