击败微软雅虎!Google高价收购DoubleClick(转)

Google以31亿美元的价格成功收购在线广告公司DoubleClick,击败了微软、雅虎等竞争对手。这项收购为Google带来了大量的客户资源,并使其在横幅广告业务方面迅速提升。
击败微软雅虎!Google高价收购DoubleClick

  出处:PConline[ 2007-04-16 09:49:08 ]  作者:BlackWing  责任编辑:zhonghongfei

  Google在上周末宣布,作为其有史以来最大宗的收购,它成功以31亿美元的价格收购在线广告公司DoubleClick。

  这项交易为Google赢得了大量的客户资源,而在落后与对手Yahoo的横幅广告方面的业务也因此会迅速上升。
  Google的CEO Schmidt表示,预计此次收购会在今年年底结束,以后媒体中介与广告商将可以通过单一的中央控制台来管理整合搜索和平板广告的活动。

  据华尔街杂志表示,此前微软、Google、Yahoo甚至AOL都对DoubleClick感兴趣,而最终以Google宣布成功收购而尘埃落定。微软的某发言人表示,微软不对这些报道做任何评论。

  Schmidt表示,Google很早前就已经考虑收购DoubleClick,而且Google在纽约的新办公室与DoubleClick坐落在同一栋大楼,此外它们拥有相同的企业文化并且一直都有合作。

  Google的此次收购打破了历来的收购记录:去年它以16.5亿美元的股权收购了视频分享公司YouTube。
  Google除了积极挺进在线广告业的同时也在积极扩张其离线广告市场,其中包括电视广告,广播广告和印刷广告。


本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
本项目是一个基于STM32的人脸识别系统,利用OPENCV库进行图像处理,采用QT作为图形界面开发。该系统具备人脸采集、图片训练、数据库管理及人脸识别等功能,能够长时间稳定运行,并提供了统一的接口以便进行二次开发。 功能特点 人脸采集:系统能够从视频图像中采集人脸数据。 图片训练:通过提取人脸特征进行训练,提高识别准确性。 数据库管理:管理人脸数据,便于后续的识别和处理。 人脸识别:实现对人脸的检测与识别,适用于多种应用场景。 技术原理 本系统采用基于OPENCV的级联分类检测器,通过视频图像提取人脸特征进行训练。主要技术包括: 光线补偿技术:对图像进行补光处理,提高图像质量。 高斯平滑技术:消除图像噪声,提升图像清晰度。 二值化技术:采用局部阈值进行二值化处理,便于后续的人脸定位和特征提取。 应用场景 人脸识别技术在图像处理与视频检索、视频监控、视频显示等方面具有广泛的应用。本系统适用于以下场景: 安全监控:在公共场所进行人脸识别,提高安全监控效率。 身份验证:用于门禁系统、考勤系统等身份验证场景。 智能交互:在智能家居、智能终端等设备中实现人脸识别交互。 开发环境 硬件平台:STM32微控制器 软件平台:OPENCV库、QT图形界面开发工具 使用说明 环境搭建:确保STM32开发环境及OPENCV、QT库已正确安装。 代码编译:按照提供的Makefile文件进行代码编译。 系统运行:将编译后的程序烧录到STM32开发板,启动系统。 功能测试:通过QT界面进行人脸采集、训练和识别功能测试。
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