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问Google的Shopping Actions计划用到了哪些智能推荐算法？

提问于 2018-03-20 17:58:01

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Google 公布了一项名为「Shopping Actions」的新计划，被认为是其联合众多零售平台压制亚马逊电商平台的「合纵连衡」之举，消费者在 Google 搜索商品，却去亚马逊下单，Shopping Actions 的核心是流量引流与变现。那么这个计划用到了哪些智能推荐算法呢？

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人脸图像识别（python人脸识别技术）

人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。每逢谈到人脸识别技术，就会想到人工智能，近年来，人工智能的发展成为当代技术革命的一部分。可以说计算机领域技术的发展，极大的带动了这场革命。

兰舟千帆

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一直想做机器学习的东东，最近由于工作的调整，终于有开始接触的机会了，哈哈。本文主要代码是来源于“就是这个七昂”的博文，传送门在此：https://blog.csdn.net/qq_42633819/article/details/81191308。”就是这个七昂”大大在他的博文中已经将人脸识别的过程讲的很清楚了。说来忏愧，在算法上我没有改变（我自己还没搞清楚，打算好好看看keras)，因为在大大博文评论区看到好多人问怎么实现多个用户的人脸识别。刚开始我也在纳闷，怎么做呢？于是我就大胆尝试了一把，

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视频监控智能图像识别技术实际上是一种，它为建筑工程施工品质和安全工作给予了优秀的方式方法。施工人员的安全隐患因为欠缺高度重视或因为缺少较好的监管方式，施工工地安全事故的次数较高。视频监控智能图像识别根据在施工工地安装的各种各样不限品牌的监控设备，可以有效的填补传统式监控方式和技术性的缺点，完成工作人员、机械设备、原材料、自然环境的全方位即时监控，将处于被动监管变化为积极监控，完成当场生产安全的信息化管理。

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前言：摄像头的工作原理大致为：景物通过镜头(LENS)生成的光学图像投射到图像传感器表面上，然后转为电信号，经过A/D[1] (模数转换)转换后变为数字图像信号，再送到数字信号处理芯片(DSP)中加工处理，再传输给其他显示硬件就可以显示看到图像了我要讲解的是0V7725摄像头，带FIFO缓存，以及通过STM32F103MCU进行控制，在采用ILI9341控制器芯片的液晶屏（分辨率240*320）上显示。我会分两大板块介绍：第一是摄像头图像数据采集的过程第二是图像数据在液晶屏上显示的过程摄像头图像数据采集以下是要讲的几个小点： 0.OV7725的摄像头结构 1.摄像头（实际上是图像传感器在采集）采集图像获得图像数据（是怎么样获得彩色信息数据的呀这个我比较关心与好奇）是怎样的一个过程。 2.摄像头（从硬件电路上讲是0V7725芯片在传输数据）将数据传输给FIFO（起数据缓冲的作用）的过程是个什么样的过程。 3.（由数字电路基础知，硬件电路上传输数据是需要时钟的）通过什么时序，该时序又是什么样的。 5.然后根据程序讲解，引脚间的连接与配置。 6.然后根据程序讲解ov7725的芯片初始化过程。 0>OV7725摄像头的结构：晶振、板载电路、镜头、FIFO存储器（AL422B芯片）、CMOS数字图像传感器（Ov7725CMOS感光芯片）、DSP数字算法处理芯片（用于处理采集到的图像数据）结构功能介绍： CMOS图像传感器：首先什么是CMOS图像传感器，CMOS图像传感器通常由像敏单元阵列、行驱动器、列驱动器、时序控制逻辑、AD转换器、数据总线输出接口、控制接口等几部分组成,这几部分通常都被集成在同一块硅片上。其工作过程一般可分为复位、光电转换、积分、读出几部分。我们采用的该Ov7725图像传感器的像素30万，分辨率：480*640支持使用 VGA 时序输出图像数据，也支持QVGA时序输出240*320（本实验为了妥协FIFO的存储量，只能存储一帧该分辨率大小的图形，而且我们的屏幕也是240*320的显示分辨率），输出图像的数据格式支持 YUV(422/420)（这个后面会介绍）、 YCbCr422（这个后面会介绍）以及 RGB565 格式。它还可以对采集得到的图像进行补偿，支持伽玛曲线、白平衡、饱和度、色度等基础处理（这些处理为什么明明不懂我还要说，因为程序配置时你会发现一些莫名其妙的配置，我们虽然不用，但是我们要配成不用，所以那些莫名其妙的程序就是对此的配置） DSP数字算法处理芯片：这个部分就是OV7725芯片中的结构，单独提出来知识为了便于我们对结构的理解。 FIFO存储器：接收图像传感器传过来的图像数据。

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在现实生活中，许多因素可能会影响人脸识别系统的识别性能，例如大姿势，不良光照，低分辨率，模糊和噪声等。为了应对这些挑战，之前的人脸识别方法通常先把低质量的人脸图像恢复成高质量人脸图像，然后进行人脸识别。然而，这些方法大多是阶段性的，并不是解决人脸识别的最优方案。

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Java + opencv 实现人脸识别，图片人脸识别、视频人脸识别、摄像头实时人脸识别

java opencv 腾讯云测试服务 https 网络安全

opencv官网下载windows安装包 https://opencv.org/releases/ 选择最新版4.1.1 下载完成后是一个opencv-4.1.1-vc14_vc15.exe，双击安装。

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基于OpenMV的人脸识别，支持人脸注册、人脸检测、人脸识别

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# -*- coding: UTF-8 -*- import cv2 # 待检测的图片路径 imagepath="xhs.jpg" image = cv2.imread(imagepath) gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换为灰度图,降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸 # 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。 faces = face_cascade.detectMultiScale( image,#必选参数，其他可以不写 scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数，通常范围1.01~1.5 参数越小，层数越多，结果越精确 minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在 minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2) cv2.imshow("image",image) cv2.waitKey(0)

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Android人脸识别之识别人脸特征

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我最近创建了一个知识星球，13天已经有近160个朋友加入。其中嘉宾有《Android群英传》系列作者徐宜生、今日头条高级工程师月亮和六便士、阿里巴巴无线技术专家辰星。加入星球可以7折购买签名版《Android进阶之光》续作。更多福利请扫描下方二维码了解。作者：junerver 链接：https://www.jianshu.com/p/b41f64389c21 在Android 人脸识别之人脸注册这篇文章中我大致的介绍了官方 Demo 中人脸注册的流程，本文我们接着来看看，在完成了人脸注册之后我们该如何识别

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