我们在ACCV2018会议上提出了一种利用Caffe实现的方法,通过可传输的表示形式,将从图像中可见对象获取的知识转移到视频中的不可见对象。联系人:陈一文(chenyiwena at gmail dot com)。如果这项研究对您有帮助,请引用我们的论文。
视频中不可见对象的图像分割特征提取MATLAB代码-TransferSeg
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人脸图像特征提取
项目概述
该项目由Bishal Roy开发,他是印度古瓦哈提GIMT的一年级CSE本科生,也是Cosmic Skills的机器学习暑期实习生。
由于代码文件转换为.rar格式时遇到问题,项目代码将以链接形式分享。
项目清单
字符识别项目
项目内容与详情
字符识别项目
项目目标
开发一个工具,将图像作为输入,并从中提取字符(字母、数字、符号)。
应用场景
手写文档识别
打印文档识别
打印记录数据输入
开发工具
Matlab或Octave(推荐使用Octave,因为它开源且易于使用)
工作原理
该项目基于机器学习。通过提供大量数据集作为输入,软件工具可以识别并学习相似的模式。
项目输出
图像
结论
该项目成功地应用了字符分类和图像处理技术,在超过90%的案例中取得了令人满意的结果。
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您好,我叫Abhishek Kakati,目前就读于Guwahati GIMT的一年级CSE本科生。我参加了Cosmic Skills的暑期机器学习实习课程。在项目完成后,我遇到了将代码文件转换为.rar格式的问题,因此我创建了这个存储库,并在邮件中分享了项目的连续链接。我的项目包括字符识别、人脸识别、推荐系统和物种识别。字符识别项目的目标是开发一个工具,能够从手写或打印文档的图像中提取字符(字母、数字、符号),用于数据输入和记录。项目基于机器学习,使用Matlab或Octave作为构建工具。
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