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基于改进的深度信念网络的人脸表情识别
基于改进的深度信念网络的人脸表情识别
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基于改进的深度信念网络的人脸表情识别
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基于深度信念网络的人脸识别
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基于深度信念网络的人脸识别基于深度信念网络的人脸识别
融合深度信念网络和多层感知器的人脸表情识别
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基于深度残差网络的人脸表情识别研究
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针对人脸表情识别,传统方法主要依赖人工提取特征的优劣,算法的鲁棒性较差,而传统卷积神经网络无法提取到更深层次的图像特征,因此该文将采用深度残差网络进行人脸表情识别。ResNet网络主要由残差模块组成,将残差模块的输出送入到全连接层进行特征的融合,最后由Softmax分类器进行分类。该文将输入残差模块之前的卷积层进行改进,使用并行的小卷积代替原来的卷积,使其可以提取到更深层次且不同尺度的图像特征以易
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基于深度信念网络的目标识别
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基于SIFT的人脸表情识别
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最先介绍了人脸的检测的最基本的理论方面的知识,在弄清楚人脸识别的理论之后,接下来我们再研究一下人脸图像的表情是怎样提取特征的,我们使用的是以SIFT 算法为特征提取的工具,而且我们找到了基于尺度方面的理论,还有SIFT 特征点的提取方法等等。最终从识别的步骤入手,进一步设计出基于Matlab的人脸表情识别系统,具有较高的识别率。
基于深度信念网络的事件识别
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基于GDA和SVM的人脸表情识别
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这个是人脸识别方面的论文,有一定的参考价值。可以下载看看,希望对你们有所帮助吧。
基于opencv 的人脸表情识别
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5星 · 资源好评率100%
基于opencv 的人脸表情识别 注意只在哦opencv1.0下编译成功 opencv其他版本估计要相应修改一些东西。 训练集的构成:七种表情,每种表情单独放在一个文件夹下,每张图片为人脸检测后仅包含人脸区域的图,大小为48×48或64×64,灰度
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由于稀疏表示在人脸识别上的优异表现,大量的研究关注于在深度网络上结合稀疏编码。常用的稀疏深度信念网络限制所有的隐藏单元具有相同的稀疏水平,这不是诱导稀疏表示最自然的方式。针对这个问题,根据压缩感知理论...
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基于神经网络的人脸表情识别.pdf
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基于keras的人脸表情识别
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里面是已经训练好的人脸表情识别,只需要将照片路径调对,就会进行识别.在使用之前请先将keras和TensorFlow安装好,有不会的可以评论加我qq
基于opencv的人脸表情识别的预处理
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4星 · 用户满意度95%
1、这个工程只是预处理人脸表情的,不含有训练和识别部分。 预处理包括:人眼定位(人眼粗定位,双框框定,人眼精确定位)——几何预处理(人脸图像的旋转矫正、人脸图像的分割、人脸图像缩放)——灰度预处理(直方图均衡化) 2、详细可参考:http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/12175567 3、工程是基于vs 2008和opencv 2.30编写的。
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基于Python的深度信念网络程序
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自己编写的深度信念网络模型程序,可以直接调用。本人用DBN进行了光伏发电预测,效果很好。
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