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- 人臉識別相似度 內(nèi)容精選 換一換
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方法有K子圖匹配、路徑相似性、圖嵌入。 基于特征的相似度:計算相似性的常見方法(28種)是將一段二進制代碼表示為向量或一組特征,使得類似的二進制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應用最多的是利用機器學習來實現(xiàn)。 Hash匹配相似度:對于多維向量數(shù)據(jù)相似度快速匹配,通常使用局部敏感hash算法LSH來實現(xiàn)。來自:百科
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圖2電子考勤 軌跡分析 人臉搜索服務(wù)可檢索出圖庫中與輸入人臉最相似的N張人臉圖片及相似度。根據(jù)返回圖片的時間、地點及行為信息,協(xié)助客戶實現(xiàn)軌跡分析。 圖3軌跡分析 客流分析 客流分析對于商場具有重要價值?;?span style='color:#C7000B'>人臉識別、比對、搜索技術(shù),可以準確分析顧客的年齡、性別等信息,區(qū)分新老顧客,幫助客戶精準營銷。來自:百科
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文字轉(zhuǎn)換成語音 適用于哪些場景 智能問答系統(tǒng) 通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等相關(guān)技術(shù)計算兩個問題對的相似度,可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 通過中文分詞、短文本相似度、命名實體識別等相關(guān)技術(shù)計算兩個問題對的相似度,可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 文本分析來自:專題
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