检测算法对肠镜视频中的疾病进行检测
案例介绍
1、 使用梯度特征+SVM 分类器，开发手机端身份证号及身份证有效日期识别算法，
使用 C++编程语言，代码量 3000 余行；
2、 使用 HOG 特征+AdaBoost 分类器（SVM 分类器）检测图片中身份证正反面，
使用 C++编程语言，代码量 3000 余行；
3、 使用 EAST 文字检测算法，定位身份证和财务报表上文字位置；
4、 尝试机器学习中的分类方法（SVM、XGBoost、ANN、决策树、随机森林），
以血常规检验数据作为指标，对脂肪肝和非脂肪肝病人进行分类，最终采用
ANN+Dropout 方法；
5、 尝试 Faster rcnn、SSD、Refinedet、yolov3 等检测算法对肠镜视频中的疾病
进行检测
检测算法对肠镜视频中的疾病进行检测
案例介绍
浙江核新同花顺网络信息股份有限公司 算法工程师
1、 使用梯度特征+SVM 分类器，开发手机端身份证号及身份证有效日期识别算法，
使用 C++编程语言，代码量 3000 余行；
2、 使用 HOG 特征+AdaBoost 分类器（SVM 分类器）检测图片中身份证正反面，
使用 C++编程语言，代码量 3000 余行；
3、 使用 EAST 文字检测算法，定位身份证和财务报表上文字位置；
4、 尝试机器学习中的分类方法（SVM、XGBoost、ANN、决策树、随机森林），
以血常规检验数据作为指标，对脂肪肝和非脂肪肝病人进行分类，最终采用
ANN+Dropout 方法；
5、 尝试 Faster rcnn、SSD、Refinedet、yolov3 等检测算法对肠镜视频中的疾病
进行检测
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