圖普科技依靠國內外先進的人臉識別系統技術，開發生產了多種頭像智能審核系統產品。公司主營業務直播自動鑒黃x2ad399n、新零售智慧門店解決方案，為廣大客戶創造了良好的用戶體驗。目前，圖普科技設有研發、生產、銷售、服務等完整體系，擁有一支高素質的研發團隊，我司研制的頭像鑒黃操作簡單，性能齊全，具有極高的性價比，為眾多客戶青睞。

   廣州圖普網絡科技有限公司于2014-04-01在注冊成立以來，從事商務服務、IT軟件服務、其他軟件服務領域。目前，分公司及辦事處已遍布全國多個城市及地區。建立起了一個以廣州市、天河區為中心，覆蓋全國的產品經銷和服務網絡。 延伸拓展 詳情介紹：圖片識別圖片識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。一般工業使用中，采用工業相機拍攝圖片，然后再利用軟件根據圖片灰階差做進一步識別處理，圖像識別軟件國外代表的有康耐視等，國內代表的有圖智能等。另外在地理學中指將遙感圖像進行分類的技術。人的圖像識別能力是很強的。圖像距離的改變或圖像在感覺器官上作用位置的改變，都會造成圖像在視網膜上的大小和形狀的改變。即使在這種情況下，人們仍然可以認出他們過去知覺過的圖像。甚至圖像識別可以不受感覺通道的限制。例如，人可以用眼看字，當別人在他背上寫字時，他也可認出這個字來。圖像識別可能是以圖像的主要特征為基礎的。每個圖像都有它的特征，如字母A有個尖，P有個圈、而Y的中心有個銳角等。對圖像識別時眼動的研究表明，視線總是集中在圖像的主要特征上，也就是集中在圖像輪廓曲度或輪廓方向突然改變的地方，這些地方的信息量。而且眼睛的掃描路線也總是依次從一個特征轉到另一個特征上。由此可見，在圖像識別過程中，知覺機制必須排除輸入的多余信息，抽出關鍵的信息。同時，在大腦里必定有一個負責整合信息的機制，它能把分階段獲得的信息整理成一個完整的知覺映象。在人類圖像識別系統中，對復雜圖像的識別往往要通過不同層次的信息加工才能實現。對于熟悉的圖形，由于掌握了它的主要特征，就會把它當作一個單元來識別，而不再注意它的細節了。這種由孤立的單元材料組成的整體單位叫做組塊，每一個組塊是同時被感知的。在文字材料的識別中，人們不僅可以把一個漢字的筆劃或偏旁等單元組成一個組塊，而且能把經常在一起出現的字或詞組成組塊單位來加以識別。在計算機視覺識別系統中，圖像內容通常用圖像特征進行描述。事實上，基于計算機視覺的圖像檢索也可以分為類似文本搜索引擎的三個步驟：提取特征、建索引build以及查詢。圖像識別是人工智能的一個重要領域。為了編制模擬人類圖像識別活動的計算機程序，人們提出了不同的圖像識別模型。例如模板匹配模型。這種模型認為，識別某個圖像，必須在過去的經驗中有這個圖像的記憶模式，又叫模板。當前的刺激如果能與大腦中的模板相匹配，這個圖像也就被識別了。例如有一個字母A，如果在腦中有個A模板，字母A的大小、方位、形狀都與這個A模板完全一致，字母A就被識別了。這個模型簡單明了，也容易得到實際應用。但這種模型強調圖像必須與腦中的模板完全符合才能加以識別，而事實上人不僅能識別與腦中的模板完全一致的圖像，也能識別與模板不完全一致的圖像。例如，人們不僅能識別某一個具體的字母A，也能識別印刷體的、手寫體的、方向不正、大小不同的各種字母A。同時，人能識別的圖像是大量的，如果所識別的每一個圖像在腦中都有一個相應的模板，也是不可能的。為了解決模板匹配模型存在的問題，格式塔心理學家又提出了一個原型匹配模型。這種模型認為，在長時記憶中存儲的并不是所要識別的無數個模板，而是圖像的某些“相似性”。從圖像中抽象出來的“相似性”就可作為原型，拿它來檢驗所要識別的圖像。如果能找到一個相似的原型，這個圖像也就被識別了。這種模型從神經上和記憶探尋的過程上來看，都比模板匹配模型更適宜，而且還能說明對一些不規則的，但某些方面與原型相似的圖像的識別。但是，這種模型沒有說明人是怎樣對相似的刺激進行辨別和加工的，它也難以在計算機程序中得到實現。因此又有人提出了一個更復雜的模型，即“泛魔”識別模型。一般工業使用中，采用工業相機拍攝圖片，然后利用軟件根據圖片灰階差做處理后識別出有用信息，圖像識別軟件國外代表的有康耐視等，國內代表的有圖智能等。

   圖普科技人秉承著“敬業、勤儉、拼搏、創新”的企業精神，立足長遠的發展，以技術為核心，市場為導向，不斷開拓新的領域，為廣大用戶提供快捷、優質的服務。想了解更過關于圖普科技新零售智慧門店解決方案的朋友們請訪問我們的官網：