人脸自动识别是模 式识别 、图像处理等学科的 一大研究热点 , 近几年来关于 人脸识别的研究取得 了很大进展 .本文重点对近三 、四年来人脸识别的研究进行综述并对各种方法加以评论 .

人脸识别中若干关键问题

人工智能-项目实践-情感分析-基于LSTM网络与自注意力机制对中文评论进行细粒度情感分析 题目介绍 该题目为《细粒度用户评论情感分析》，来源于“全球AI挑战赛”。https://challenger.ai/competition/fsauor2018 对于题目内容以及任务描述均可从该网站获取，这里不再赘述。 成绩 单个模型最好的F1指标为：75.04 整体20个模型的综合F1指标为：68 数据集 数据集由比赛平台提供。包含105000条训练样本以及15000条测试样本。 关于数据集的标注可以点击这里查看。

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通过百度云API接口抽取得到产品评论的观点，也掠去了很多评论中无用的内容以及符号，为后续进行文本主题挖掘或者规则的提取提供基础。 工具 1、百度云账号，申请应用接口（自然语言处理） 2、python3.5 以下是百度接口提供的说明： 我们使用到的可选值是13，kindle属于3C产品。 下面是代码示例： from aip import AipNlp import csv import pandas as pd from pandas.core.frame import DataFrame 你的 APPID AK SK APP_ID = '********' API_K

小程序点赞和评论功能实现

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单一水下图像增强和色彩还原 这是python实施的综合评论文章“用于水下成像的图像增强和图像恢复方法的基于实验的评论” 抽象的！ 水下图像在海洋勘探中起着关键作用，但由于光在水介质中的吸收和散射，经常会遭受严重的质量下降。 尽管近来在图像增强和恢复的一般领域中已经取得了重大突破，但是还没有特别关注用于改善水下图像质量的新方法的适用性。 在本文中，我们回顾了解决典型水下图像损伤（包括一些极端退化和变形）的图像增强和恢复方法。 首先，我们根据水下图像形成模型（IFM）介绍了水下图像质量下降的主要原因。 然后，我们回顾了水下修复方法，同时考虑了无IFM和基于IFM的方法。 接下来，我们将结合主观和客观分析，同时考虑基于IFM的方法的基于先验的参数估计算法，从而对基于IFM的最新方法和基于IFM的方法进行基于实验的比较评估。 从这项研究开始，我们将查明现有方法的主要缺点，并为该领域的未来研究提出