调研报告之AI视频识别
1.前言
除了图像识别,还有就是视频影像识别,这是比图像识别更加进一步的技术。但是进一步来说,视频识别其实也就是图像识别,唯一的不同就是需要截取每一帧的视频变为图像,然后再进行识别。
参考文章:
【1】.探索计算机视觉、语音识别与视频识别:技术的核心、应用与实践
【2】.基于Deep Learning 的视频识别技术
【3】.AI视频识别涉及哪些技术?
除了图像识别,还有就是视频影像识别,这是比图像识别更加进一步的技术。但是进一步来说,视频识别其实也就是图像识别,唯一的不同就是需要截取每一帧的视频变为图像,然后再进行识别。
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【1】.探索计算机视觉、语音识别与视频识别:技术的核心、应用与实践
【2】.基于Deep Learning 的视频识别技术
【3】.AI视频识别涉及哪些技术?
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1.函数 isNaN 接收参数后,会尝试将这个参数转换为数值,任何不能被转换为数值的的值都会返回 true,因此非数字值传入也会返回 true ,会影响 NaN 的判断。
2.函数 Number.isNaN 会首先判断传入参数是否为数字,如果是数字再继续判断是否为 NaN ,不会进行数据类型的转换,这种方法对于 NaN 的判断更为准确。
一个直接的解决方法就是设置一个误差范围,通常称为“机器精度”。对JavaScript来说,这个值通常为2-52,在ES6中,提供了Number.EPSILON属性,而它的值就是2-52,只要判断0.1+0.2-0.3是否小于Number.EPSILON,如果小于,就可以判断为0.1+0.2 ===0.3。
1.首先会判断两者类型是否**相同,**相同的话就比较两者的大小。
2.类型不相同的话,就会进行类型转换。
3.会先判断是否在对比 null 和 undefined,是的话就会返回 true。
4.判断两者类型是否为 string 和 number,是的话就会将字符串转换为 number。
5.判断其中一方是否为 boolean,是的话就会把 boolean 转为 number 再进行判断。
6.判断其中一方是否为 object 且另一方为 string、number 或者 symbol,是的话就会把 object 转为原始类型再进行判断。