漏识别:橙框内应该有目标物体(准备训练数据时标注了),但模型没能识别出目标物体 观察漏识别的目标有什么共性:例如,一个检测会议室参会人数的模型,会漏识别图片中出现的白色人种。这大概率是因为训练集中缺少白色人种的标注数据造成的。因此,需要在训练集中添加包含白色人种的图片,并将白色人种标注出来。
而传统录入方式需要用户手动填写,体验十分不好,因此我们想到通过图像文字识别,简化用户的填写过程,并且能够减少信息输错的情况,一方面能提升用户体验,另一方面降低了信息错误概率。 解决方案 加入百度AI卡证识别技术的身份证识别、驾驶证识别,通过上传的证件照片识别出证件信息,减少信息输错的情况,提升用户体验。
并配以带有交互的UI界面,希望能更直接地让您理解此版SDK的功能。
地址识别在下单业务的应用示例: 第一步,用户进入创建地址界面; 第二步,录入地址信息,可支持语音和图片识别功能; 第三步,完成地址信息的识别和解析,自动完成信息录入。
2.对平台存量图片批量打标签,实现文字与图片的搜索关联。但图片量级巨大,人工打标签工作量大且效率低,标签体系难以建立。 3.除了常规关键词搜索外,缺乏更加智能、便捷的搜索方式,比如直接通过图片进行搜索。 4.选择图片素材制作海报时,若直接对现有图片进行渲染,容易出现不美观的情况,需要先对图片素材进行智能裁剪,再进行渲染。
漏识别:橙框内应该有目标物体(准备训练数据时标注了),但模型没能识别出目标物体 观察漏识别的目标有什么共性:例如,一个检测会议室参会人数的模型,会漏识别图片中出现的白色人种。这大概率是因为训练集中缺少白色人种的标注数据造成的。因此,需要在训练集中添加包含白色人种的图片,并将白色人种标注出来。
当然了,如果要工程话的话,还应该考虑很多问题,例如: 1、配置文件损坏时怎么办; 2、空的时候怎么办; 3、读取的数据异常时怎么办; 上面这几种是非常要命的,因为我在嵌入式环境下开发过应用,我深有体验。搞不好,整台设备就挂掉了,变砖也是有可能的。
当然了,如果要工程话的话,还应该考虑很多问题,例如: 1、配置文件损坏时怎么办; 2、空的时候怎么办; 3、读取的数据异常时怎么办; 上面这几种是非常要命的,因为我在嵌入式环境下开发过应用,我深有体验。搞不好,整台设备就挂掉了,变砖也是有可能的。
注: 「接口选择」过程中,还 需勾选「文字识别」中的「身份证识别」接口 ,用于实现身份核验流程中的身份证识别功能。如下图所示。 2.3 输入应用包名 在「文字识别包名」处选择「需要」 ,并根据您的APP应用信息填写包名。此处为必要操作,否则将无法顺利下载集成文件。 至此应用创建完成。
此处最终采集到的数据经过加密处理,需要配合开放平台 在线图片活体V4 接口使用,实现二次验证采集图片是否存在假体攻击破绽的情况。 如您的业务场景核心为人脸实名认证,请直接请求 7.2 实名认证接口 。