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基于卷积神经网络的图像识别
基于卷积神经网络的图像识别
卷积神经网络
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基于卷积神经网络的图像识别 基于卷积神经网络的图像识别
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基于卷积神经网络的图像识别算法PPT课件.ppt
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基于卷积神经网络的图像验证码识别.pdf
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python课程设计大作业-PyTorch实现图像识别基于卷积神经网络的识别方法RMB.zip
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深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt.zip
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深度学习基于卷积神经网络水果识别分类系统源码+演示视频+项目总结ppt。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行水果分类,可以有效的识别香蕉,苹果,奇异果等水果,并且可以联入互联网进行时间,天气温度,湿度的获取,有效的解放人们双手,有助于科学地贮藏不同种类的水果 水果种类识别 (CNN,3+3) + 联网获取天气,时间数据 + 提供相应水果贮藏建议……
CNN实现图像分类与识别,基于cnn的图像分类,matlab
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利用深度学习模型CNN对图像进行分类与识别,例如人脸识别,手写字符识别等。
卷积神经网络图像识别python代码
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浅析基于BP神经网络的图像识别技术
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神经网络相关论文,对该技术在图像识别方面的应用有实际的指导作用~
基于神经网络的图像识别
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神经网络图像识别技术是随着当代计算机技术、图像处理、人工智能、模式识别理论等发展起来的一种新型图像识别技术。在进行图像识别之前需要利用数字图像处理技术进行图像预处理以及特征提取。本文选取字符图像0~9作为识别目标,对图像预处理过程进行了叙述,并在此基础上选取字符图像矩阵每行的与每列的黑色像素点之和以及图像欧拉数这两个特征作为BP神经网络的输入样本。经实验仿真表明图像的平均识别率为89%,这表明图像
卷积神经网络图像识别python代码pdf
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卷积神经网络图像识别python代码pdf;卷积神经网络图像识别python代码pdf
基于卷积神经网络的图像识别算法的研究
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基于卷积神经网络的图像识别算法的研究,适合于毕业学生,非常好用,赶紧下载,非常合适,基于卷积神经网络的图像识别算法的研究
浅析基于卷积神经网络的图像识别技术
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基于卷积神经网络的图像分类
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基于卷积神经网络的人脸图像识别
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自行建立的数据集主要是为了进行现场人脸的收集,这种方式与机场中人脸数据收集的情况非常的相似,准备了400对正样本、400对负样本,进行实验。 在这种情况下,得到的图像的相似程度,就是输入的数据,之后,将其进行排列,进行数值的预测,最终得到TPR、FPR概率值。文件要直接放在D盘下保存,在matlab2014a运行完全正确。
基于卷积神经网络(CNN)在图像处理中的人脸识别研究-研究论文
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人脸识别是自1960年以来的一项创新性创新,并定期采用不同的真实应用程序来增强其策略。 为了增强人脸确认的执行,已经创建了许多计算和方法。 到目前为止,针对桌面应用程序的深度学习已进行了广泛的研究。 卷积神经网络可以与最终目标一起使用,以提取重要的面部高光。 这些亮点被允许以富有成效的方式考虑它们之间的外观。 该框架可以准备好感知个人的安排。 我们提供了可以利用此人脸识别创新进行生产的不同应用程序
基于BP神经网络的图像识别方法
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神经网络是近年来受到国内外广泛关注的高新技术,不同科学的科技人员对其进行了深入的研究,并取得了许多有价值的研究成 果,利用BP网络实现图像质量评价,选取图像的几个特征向量作为BP网络的输入。一般BP的输入都是数值组成的。文中提出的用BP神经网 络作图像识别的方法,不对图像作特征提取,直接把图像数据作为神经网络识别器的输入。文章最后用Python完成了网络的训练与测试,并 给出了试验结果。结果表明,
基于BP人工神经网络的图像识别
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BP神经网络在非线性函数逼近方面有优良特性。通过一系列图像处理技术,可以利用BP神经网络对图像的识别。实践证明,采用BP神经网络,可以快速有效的对图像进行识别,具有较高的使用价值。
matlab手写卷积神经网络人脸识别
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基于Matlab神经网络的图像识别
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概述了利用Matlab神经网络算法,对图像进行特征提取的原理及方法
如何用卷积神经网络快速打造图片识别应用
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课程目标 • Tensorflow的基础介绍 • 卷积神经网络的基本概念 • TF-Slim的了解和掌握 • 使用TF的代码资源,快速打造一个图像 识别引擎
基于神经网络的图像识别资料
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非常好的图像识别及定位的参考资料,值得推荐
基于卷积神经网络图像识别的港口防火系统设计.pdf
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卷积神经网络CNN进行图像分类
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基于卷积神经网络图像识别的智能电子秤系统.pdf
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卷积神经网络案例-基于tensorflow的人脸识别
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卷积神经网络是一类典型的处理网格型数据的深度学习结构,在图像和视频处理等领域得到了广泛的应用。本案例采用 Olivetti Faces 人脸数据集进行训练,使用 TensorFlow 构建一个深度卷积神经网络对人脸进行识别。我们发现数据增强能够显著降低总体损失,提升神经网络性能。
卷积神经网络文字识别
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卷积神经网络用于文字识别,在经典的模式识别中,一般是事先提取特征。提取诸多特征后,要对这些特征进行相关性分析,找到最能代表字符的特征,去掉对分类无关和自相关的特征。然而,这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识,提取到的特征的不同对分类性能影响很大,甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时,图像预处理的好坏也会影响到提取的特征
基于卷积神经网络的图片数字识别系统设计与实现.caj
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传统的图像识别问题为经典的特征提取和模式匹配问题,共分为两个方面图像识别 和特征匹配。本文首先对图像识别问题进行了分析和总结,选取了以 Python 语言的 PTL 库作为图像识别的基本架构,其基本思路为讲图片预处理,包括图像分割、字符提取等。 字符识别本质为一个模式匹配问题,采用神经网络具有较好准确度,但是神经网络 具有训练时间长,容易陷入局部次优的缺陷。针对这一个问题,采用以卷积神经网络,
基于卷积神经网络的手写数字识别
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最简单、最基本的卷积神经网络用于手写体的数字识别,数据集是MINST,框架是pytorch,代码及注释都写的非常清楚!
神经网络实验报告
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这是一个BP算法实验报告,是郑州大学的,大家可以参考下
卷积神经网络报告
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卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络。
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2018-03-07
不错,适合初学者
大略easy
2018-04-25
是一篇论文
小木童
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