一种兼具实时性和鲁棒性的广告拷贝检测系统.docx
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一种兼具实时性和鲁棒性的广告拷贝检测系统.docx
一种兼具实时性和鲁棒性的广告拷贝检测系统随着互联网和数字化媒体的普及,广告也成为了商业活动中不可或缺的一部分。然而,随之而来的问题是广告拷贝的失实、抄袭、虚假宣传等问题,在不断地挑战着广告产业的信誉和公信力。因此,开发一种兼具实时性和鲁棒性的广告拷贝检测系统至关重要。广告拷贝检测系统的原理是通过比对大量广告文本,识别重复内容并判断是否存在抄袭、造假等行为,并及时提醒广告主进行修改或撤下。在实时性方面,广告拷贝检测系统需要对广告文本进行快速的识别和拷贝检查。一般来说,这类系统会采用轻量级的自然语言处理技术,
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一种兼具实时性和鲁棒性的广告拷贝检测系统的中期报告本报告介绍一种结合实时性和鲁棒性的广告拷贝检测系统的设计与实现。广告拷贝检测是指检测广告文案是否存在抄袭、侵权等问题。传统的广告拷贝检测系统依赖于离线处理和大量的文本匹配算法,实时性较差。本报告的系统采用增量式处理和基于深度学习的方法,在保持鲁棒性的同时提高实时性。系统设计:系统由三个模块组成:数据预处理模块,模型训练模块,实时检测模块。-数据预处理模块:将广告文案转化为向量,去除停用词、标点符号等噪音。-模型训练模块:采用基于深度学习的模型,例如词嵌入、
一种兼具实时性和鲁棒性的广告拷贝检测系统的任务书.docx
一种兼具实时性和鲁棒性的广告拷贝检测系统的任务书任务书任务名称:实时检测广告拷贝的系统开发1.任务概述广告拷贝是网络广告领域中重要的问题。在广告竞争激烈的市场中,许多竞争对手利用相似的广告内容来吸引到来自其他广告主的流量。为了避免这种问题,广告主需要检测和防止潜在的广告拷贝行为。为了解决这个问题,我们需要开发一种实时检测广告拷贝的系统,该系统可以快速地发现和报告过度相似的广告内容。2.任务目标2.1系统架构本项目旨在开发一种实时检测广告拷贝的系统,该系统应该能够检测和报告具有高度相似度的广告内容。系统应该
一种运动目标检测实时性和鲁棒性的方法.docx
一种运动目标检测实时性和鲁棒性的方法1.引言目标检测是计算机视觉领域的重要问题之一,其主要目的是在图像或视频中检测出特定的物体,并且对这些物体进行精确定位和分类的任务。在现代应用中,目标检测常常被用于人脸识别、智能监控系统、自动驾驶以及无人机等领域。为了提高目标检测的实时性和鲁棒性,本文提出了一种基于深度学习技术的运动目标检测方法。该方法提出的主要贡献是:首先通过利用现有的卷积神经网络来提高目标检测的准确性;其次基于一种特殊的数据增强技术来提高模型的鲁棒性;以及通过实现合适的算法和硬件优化来实现目标检测的
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基于SIFT和YOLO的弱目标鲁棒性实时追踪算法标题:基于SIFT和YOLO的弱目标鲁棒性实时追踪算法摘要:弱目标追踪是计算机视觉中的一个重要研究领域,其挑战主要来源于目标在尺度、形状、光照和视角等方面的变化。本文提出了一种基于SIFT和YOLO的弱目标鲁棒性实时追踪算法。该算法利用SIFT算法进行目标的特征提取和描述,然后将描述子传入YOLO进行检测,并结合卡尔曼滤波器对目标进行跟踪。实验结果表明,该算法能够在复杂场景中实现较好的弱目标追踪效果,具有鲁棒性和实时性。1.引言弱目标追踪是计算机视觉中的一个