人脸识别算法如何操作
人脸识别算法通常通过以下步骤进行操作：
人脸检测：首先，算法会在图像或视频中检测出可能是人脸的区域。常用的人脸检测算法包括Haar级联检测和基于深度学习的卷积神经网络。
人脸对齐：检测到人脸后，算法会对人脸进行对齐，确保面部特征在相同的位置。
特征提取：接着，算法会提取人脸的特征，通常使用的方法是将图像转换成一组特征向量，代表了人脸的特征。
特征匹配：将提取的人脸特征与已知的模板或数据库中存储的人脸特征进行匹配，以确定人脸的身份。
决策：最后，算法会根据匹配结果做出决策，判断是否为已知人脸，或者进行身份验证或识别。
总的来说，人脸识别算法通过检测、对齐、特征提取、特征匹配和决策这几个步骤来识别人脸并进行身份验证或识别。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸识别算法在性能上取得了很大的进步。
技术干货
从 CLIP 到 JinaCLIP：搜索和多模态 RAG 中的通用 文本-图像表示学习
在最近由 Zilliz 主办的非结构化数据 Meetup 上，Jina AI 的工程经理 Bo Wang 向我们介绍了模态 Gap 问题的复杂性并探讨了从 OpenAI 的 CLIP 模型到 JinaCLIP 的转变。本文将回顾他的一些主要观点，并上手搭建一个多模态相似性搜索系统。搭建这个系统的过程中，我们将使用 JinaCLIP 生成多模态 Embedding，并使用 Milvus 向量数据库存储和检索与查询向量相似的数据。
2024-11-15
技术干货
什么是知识图谱（KG）？
在本文中，我们将更详细地向您介绍知识图谱，它们的组成部分，如何构建它们，以及它们的不同应用。
2024-11-19
技术干货
深度解读混合专家模型（MoE）：算法、演变与原理
本文将介绍 MoE 的核心概念、LLM、训练、推理以及 MoE 在现代 AI 模型中的作用。
2024-11-19