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    方法有K子图匹配、路径相似性、图嵌入。 基于特征的相似:计算相似性的常见方法(28种)是将一段二进制代码表示为向量或一组特征,使得类似的二进制代码具有相似的特征向量或特征集。这里应用最多的是利用机器学习来实现。 Hash匹配相似:对于多维向量数据相似快速匹配,通常使用局部敏感hash算法LSH来实现。
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    、iOS、Android、Node.js编程语言。 OCR服务需要用户通过调用API接口,将图片或扫描件中的文字识别成可编辑的文本,然后返回JSON格式的识别结果,用户需要通过编码将识别结果对接到业务系统或保存为TXT、Excel等格式。 免费试用 立即购买 OCR首次使用攻略
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    识等干扰的图片但影响识别精度。目前只支持识别2008年版的行驶证。 文字识别如何提高识别精度? 尽量使用文字清晰高、无反光的图片。进行图片采集时,尽量提高待识别文字区域占比,减少无关背景占比,保持图片内文字清晰人眼可辨认。若图片有旋转角度,算法支持自动修正,建议图片不要过度倾斜
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    图2电子考勤 轨迹分析 人脸搜索服务可检索出图库中与输入人脸最相似的N张人脸图片相似。根据返回图片的时间、地点及行为信息,协助客户实现轨迹分析。 图3轨迹分析 客流分析 客流分析对于商场具有重要价值。基于人脸识别、比对、搜索技术,可以准确分析顾客的年龄、性别等信息,区分新老顾客,帮助客户精准营销。
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    从图片中提取文字时,如何提高识别精度? 1、尽量使用文字清晰高、无反光的图片。进行图片采集时,尽量提高待识别文字区域占比,减少无关背景占比,保持图片内文字清晰人眼可辨认。 2、若图片有旋转角度,算法支持自动修正,建议图片不要过度倾斜。 3、图片尺寸方面,建议最长边不超过8192像素,最短边不小于15像素,图像长宽比例维持常见水平
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    器的性能越好。 敏感分析 不同特征范围下的准确率 将图片根据特征值,如亮度、模糊等划分为几个部分,分别测试几个部分的精度然后绘图。 特征分布 图片特征值的分布图。 值敏感 展示不同类别数据在不同特征值范围内的F1值 ,用于判别模型对哪个特征范围内的图片效果较好。 物体检测 物体检测评估指标说明
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    对比两张图像中的人脸信息,分析面部特征,判断是否为同一人。调用该服务的API,可以返回给用户两张图片中人脸的相似。如果两张图片中包含多张人脸,则在两张图片中选取最大的人脸进行相似比对。 文档链接:https://support.huaweicloud.com/productd
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