#HazelFiverCheck out my Strange videos Playlisthttps://youtube.com/playlist?list=PLEfUXab0bkehtxpimf8-V6TErreaahx5d---I made this video with the free video c...
年齢の誤差が6.99年で性別判定の精度は95.8%とさすがの高性能ですね!! Inputs Image, name: input, shape: 1, 3, 62, 62 in 1, C, H, W format, where: C - number of channels H - image height W - image width Expected color order is BGR. 今回の入力は人の顔画像になります。書いてあることは前回とさほど変わらないので省略します。 ただ、OpenVINOのモデルは入力の名称がgithubに書いてあるものと違うことが多々あるので実装の時に確認しようと思います。 Outputs Name: age_conv3, shape: 1, 1, 1, 1 - Estimated age divided by 100. Name: prob, sha
本論文では,ディジタルカメラで撮影した画像中に存在する文字情報の抽出,認識,翻訳等の処理を行うシステムの構築を目指して,画像の高品質化によって認識性能を向上する手法を提案する.提案手法では,ディジタルカメラで撮影した文字列を含む画像に対し,JPEG圧縮によるノイズの削減とDCTの高周波成分復元による拡大,2値化処理を行い,市販の文字認識ソフトウエアを用いて文字認識を行った.画像の拡大では,拡大に伴うモスキートノイズやブロックノイズの影響が少ない拡大手法を提案する.文書画像をディジタルカメラで撮影した画像と看板やプレートに書かれた文字を撮影した画像に対して実験を行った.本報告では,画像の高品質化処理を目的としているため,文字の切り出しは手作業で行っている.これらの対象画像に対し,拡大処理を施さずに2値化処理を行った文字画像や共1次内挿法で拡大した画像と比べ,従来の文字認識技術を用いて文字認識
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