基于人工智能技术的内容识别系统设计

• 作者: 骆京
• 来源期刊: 现代电视技术
• 关键词: 深度学习 人脸识别 图像识别 文字识别 语音识别
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 运行与维护
• 页码范围: 112-115
• 页数: 4页
• 字数: 3244字
• 语种: 中文

摘要

近年来,人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,在催生新技术、新产品的同时,对传统行业也具备较强的赋能作用.本文基于人工智能相关算法,研讨了人脸识别、图像识别、文字识别和语音识别等技术在广电行业的应用场景,并设计了一套贯穿现有节目制播管理各相关流程的内容识别系统,以期辅助内审人员,针对节目资料中的敏感人物、非法图案、文字以及相关语音信息等进行高效、准确、智能的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	骆京		1	4	1.0	1.0