人工智能-搜索引擎

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针对现有的细节点柱形编码方法存在柱形编码有效性较差、检索错误率较高的问题，提出了一种改进的细节点柱形编码算法。该算法通过对原有的细节点柱形编码参数进行自适应选取，提高了柱形编码的有效性，有效地降低了指纹检索恢复时的错误率；同时引入局部敏感哈希方法，通过对柱形码进行检索与恢复找回有效的细节点对，提高了匹配的准确率。在FVC2002上的实验结果表明，改进算法具有较好的性能。

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文件包含四种网站敏感词检测的方法，还有一个敏感词库，可以根据需要选择、修改。

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互联网上含有大量多字体混合、形变、拉伸、左右结构字形、倾斜畸变等复杂场景下的敏感文字图片，在处理相关图片过程中存在特征提取难、识别率低的问题.本文提出基于空间变换网络与密集神经网络的方法对图片敏感文字进行特征提取与变换矫正，使用了深层双向GRU网络与CTC时域连接网络对序列特征信息进行标记预测，序列化处理文本的方式可较好地提升距离较宽文字与模糊文字信息的处理能力.实验结果表明，本模型在Caffe-OCR中文合成数据集和CTW数据集中分别实现了87.0%和90.3%识别准确率，平均识别时间达到了26.3 ms/图.

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