人体关键点识别 - 人体分析 | 百度智能云文档
实际应用中，可根据对误识别、漏识别的容忍程度，调整阈值过滤方案，灵活应用。
人员识别 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
在图形中用鼠标单击创建多个节点，会圈定一个封闭区域，就是图像分析区域或屏蔽区域。圈定区域方法如下： 划定分析区域的方式，支持划定多个区域（蓝色为分析区域）： 划定屏蔽区域的方式，支持划定多个区域（红色为屏蔽区域）： 当分析区域和屏蔽区域存在重叠（重叠的部分以屏蔽区域为主）的情况，划定方式： 注意： 最多可圈定5个分析区域和5个屏蔽区域； 不同区域可重叠。
修改模型服务端口号 - 文字识别OCR
修改模型服务端口号 下文将以通用文字识别GPU版为例，详细展开说明修改模型服务端口号的步骤。
危险行为识别算子 - 智能视联网平台EVS | 百度智能云文档
危险行为识别算子 危险行为识别算子 识别图像中的行人危险行为类别； 当前接口仅适用于单人、双人场景，多人场景的图片，识别效果欠佳，可能会识别成双人场景。后续会支持多人场景，并增加更多类型的行为。
人脸考勤 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
3） 快速响应 ：500毫秒快速识别比对，2秒内完成人脸捕捉、考勤全过程 2、产品服务列表 为了能够实现人脸考勤的解决方案，我们会提供以下产品或服务： （1）人脸检测：分析并定位图片中的人脸及位置，是人脸识别技术的第一步分析内容，此接口还可以用于分析人脸图片的质量，如完整度、角度、光照等。
9.厂区工人抽样行为识别 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
解决思路 为满足上述场景中的安全巡检需求，可引入AI模型进行智能分析，从而识别出厂区的人、物、环境等多种对象，并获取其位置、状态等信息，从而自动生成预警信号。例如，可识别人员着装是否规范（如安全帽、制服等）、是否产生危险行为（如抽烟等）、是否处于异常状态（如跌倒、聚集等）。这些智能分析需求可基于图像分类、物体检测、图像分割等AI模型来实现。例如，厂区抽烟行为的识别可基于物体检测模型来实现。
如何保障注册图质量 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
人脸模糊度 ：运动模糊应小于0.15（注册图像可要求到0.13），高斯模糊应小于0.25（注册图像可要求到0.20）。 图像分辨率 ：图片的分辨率尽量不要小于640*480。 人脸完整度 ：图片全景情况下，可以准确识别人脸对象。轮廓清晰，无口罩、帽子、深色墨镜遮挡，无浓妆。对于戴眼镜用户，尤其眼镜框不可遮挡眼镜区域（特指镜框），镜片应无色或不严重反光。
企业三要素核验 - 文字识别OCR
WriteLine ( result ) ; return result ; } } } 返回说明 返回参数 字段 是否必选 类型 说明 log_id 是 uint64 唯一的log id，用于问题定位 words_result_num 是 uint32 识别结果数，表示words_result的元素个数 words_result 是 object{} 识别结果 verifyresult 是 string
[AI行业案例]-“菜品识别”黑科技实现精细化膳食管理
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[AI行业案例]-自动识别车型让共享有车更简单
解决方案 百度人脸核身解决方案应用活体检测、证件识别、人脸对比等多种技术能力，捕获当前用户照片并与公民身份照片进行比对，实现在线用户身份验证。人脸核身方案能够帮助您识别业务场景中的用户，是否为「真人」且为「本人」。 百度图像识别基于深度学习及大规模图像训练，准确识别图片中的物体类别、位置、置信度等综合信息。
