Самостоятельное обучение захвата движения.

Метод соревнования по распознаванию эмоций на лице Xunfei и Datawhale.

EasyOCR поддерживает более 40 языков и локальное выполнение, что позволяет легко справиться с оптическим распознаванием символов.

Light-LPR — это открытый проект по распознаванию автомобильных номеров. Он может работать на встраиваемых устройствах, мобильных устройствах и обычных платформах x86. Проект предназначен для поддержки распознавания автомобильных номеров в различных сцен...

Эффективное ML-решение для нишевых запросов.

На основе искусственного интеллекта от Baidu с использованием H5 реализуется вызов функций регистрации и поиска лиц по камере (на Java). На фронте используется tracking.js.

**Открытый алгоритм отслеживания лиц по видео, основанный на MTCNN для обнаружения лиц и ONET для их отслеживания. Скорость обнаружения с использованием процессора i7-9700k может достигать 250 кадров в секунду.**

Данный проект реализован с использованием SunnyUIC#winform в качестве фронтенд-фреймворка. Это выпускной проект автора, выполненный в 2021 году. Проект имеет большое значение для автора. Для его работы требуется взаимодействие с серверной частью проекта...

CnOCR: китайский и английский OCR Python-пакеты на основе PyTorch/MXNet.

CnOCR — это пакет Python 3 для выполнения китайского оптического распознавания символов (OCR). CnOCR поставляется с предварительно обученной моделью распознавания, которую можно использовать сразу после установки.

CnSTD: пакет Python3 для обнаружения текста в сценах на китайском и английском языках, основанный на PyTorch/MXNet