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  1. 人工神经网络的人脸识别方法的研究

  2. 人工神经网络的人脸识别方法的研究～～··

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-02-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lccx1989

  1. 基于主成分分析的人工神经网络人脸识别方法的研究

  2. 本人做本科毕业设计时用到的资料，相信会很有用处的

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-04-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：china_jxp126

  1. 人脸识别常用方法及其发展现状

  2. 人脸识别的研究历史分为人脸面部特征人工识别、人脸人机交互识别、人脸机器自动识别3 个阶 段。人脸识别系统包括人脸特征检测与分割、人脸特征规范化、人脸表征和人脸识别4 部分。根据表征方式 的不同， 人脸识别方法有： 基于层次聚类的几何特征矢量模式识别法、基于代数特征矢量的特征矢量识别法、 基于神经网络的人脸特征提取和分类器设计法。并详述了代数特征矢量法中经典的特征脸法的识别过程。近 年国外采用小波分析的变换特征识别法， 利用模式识别的最佳分割超平面分类识别法等是当前研究热点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-18
    • 文件大小：98304
    • 提供者：ninjaboy

  1. 深度学习博硕论文集合3

  2. 基于CUDA架构的深度时空推理网络 2 pdf 基于人工神经网络的纹理分析方法在光学相干层析图像分类中的应用 pdf 基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究 pdf 基于卷积神经网络的自然场景下的车牌检测 pdf 基于正则化的深度学习模型研究 pdf 基于深度学习与MQDF相结合的手写汉字识别方法 pdf 基于深度学习和信息增益的否定选择算法 pdf 基于深度学习的数据融合在FPSO监测预警系统上的应用 pdf 基于深度学习的气体识别研究 pdf 基于深度学习的视频人脸识别方法 pdf 基于

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-10-16
    • 文件大小：52428800
    • 提供者：wuzaiwuzai

  1. Deep Learning

  2. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。[1] 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1] 深度学习是机器学习中一种基

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-20
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：mathstar

  1. 基于深度卷积神经网络的人脸识别研究_

  2. 基于深度卷积神经网络的人脸识别研究：传统人脸识别方法而言,卷积神经网络模型不需要人工进行大量而又复杂的特征提取算法设计,仅需要设计一个可行的网络模型,再将大量的人脸训练数据集加载到网络模型中,然后进行自动训练,这样就可以得到很好的识别率。把训练好的模型保存下来,那么这个模型就是一个端到端的人脸特征提取器。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-23
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：csuyhb

  1. OpenCV 3 计算机视觉Python语言实现（2ed)附源码.rar

  2. OpenCV 3计算机视觉 Python语言实现(第二版)（含示例代码） 编辑推荐 OpenCV 3是一种*先进的计算机视觉库，它提供了很多图像和视频处理操作，以及一些代表计算机视觉未来发展方向的功能，如人脸识别或目标跟踪。学习计算机视觉算法、模型和OpenCV API的基本概念之后，可以开发各种现实生活中的应用程序（如安全和监控方面的应用程序）。 本书从图像处理的基本操作出发，带你开启先进计算机视觉的探索之旅。计算机视觉是一个快速发展的学科，与其相关的现实应用也呈爆炸性增长，本书的目的就是帮

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-05-06
    • 文件大小：61865984
    • 提供者：hncjxb

  1. 基于深度学习的图像分类方法研究_孟丹.caj

  2. 本文在深度学习框架的基础上对特征提取方法进行了研究,并通过医学图像、人脸表情的检测和分类对其效果进行了验证。本文的研究内容主要包括以下三点:1)提出有约束的高分散主成分分析网络(Constrained High Dispersal PCANet,CHDNet)。本文详细分析了 CHDNet的不同组件对分类性能的影响,针对PCANet的局限性,设计了非线性变化层、多尺度特征池化层,以提高分类性能。将CHDNet应用在医学图像分类中,包括基于Kinect深度图像的人体生理机能自动检测和计算机辅助舌象

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-02
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：olivia_ye

  1. 《安防+AI 人工智能工程化白皮书》.pdf

  2. 『安防+AI 人工智能工程化白皮书』集合了中科院自动化所、浙江 宇视科技有限公司的技术专家及行业专家的研究成果、实践经验。本报告从当前 人工智能技术与产业发展的背景、智慧安防生态圈、智慧安防典型应用、智慧安 防规模化应用存在的问题，以及智慧安防未来趋势等五个维度，系统梳理总结了 当前安防+AI 的发展现状，尤其重点分析指出了智慧安防领域存在的八大限制性 因素，以及智慧安防的八大新的发展趋势，供学术界及实业界的学者、专家参考。第四章智慧安防规模应用的八大限制性因素 24 4.1成本高昂 25 4.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-20
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：yutong_zhou

  1. 基于 PCA 和 SVM 的人脸识别技术研究

  2. 从人脸图像特征提取和分类器构建两方面分析了人脸识别系统设计的关键点,提出了以主成分分析技术和支持向量机技术相结合构建人脸识别系统的策略,同时在主成分分析技术的理论基础上提出了一种快速PCA算法.通过实验系统在ORL人脸库上的测试结果,分析了该系统的相关参数和特征向量维度的选取对系统识别率的影响,并得到了其最优解.同时,通过实验证明了所提出方法在小训练集下的识别率优于其它一般方法,其识别率比一般的人工神经网络法提高了7%~10%左右.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：797696
    • 提供者：weixin_38537050

  1. 基于PCA和SVM的人脸识别技术研究

  2. 从人脸图像特征提取和分类器构 建两方面分析了人脸识别系统设计的关键点,提出了以主成分分析技术和支持向量机技术相结合构建人脸识别系统的策略,同时在主成分分析技术的理论基础上提出了一种快速PCA算法.通过实验系统在ORL人脸库上的测试结果,分析了该系统的相关参数和特征向量维度的选取对系统识别率的影响,并得到了其最优解.同 时,通过实验证明了所提出方法在小训练集下的识别率优于其它一般方法,其识别率比一般的人工神经网络法提高了7%~10%左右.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：524288
    • 提供者：weixin_38618746

  1. 基于深度残差网络的人脸表情识别研究

  2. 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于识别。在公用数据集CK+上进行多次实验，结果证明该方法具有较高的准确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38621104

  1. 基于PCA和SVM的人脸识别技术研究

  2. 从人脸图像特征提取和分类器构 建两方面分析了人脸识别系统设计的关键点,提出了以主成分分析技术和支持向量机技术相结合构建人脸识别系统的策略,同时在主成分分析技术的理论基础上提出了一种快速PCA算法.通过实验系统在ORL人脸库上的测试结果,分析了该系统的相关参数和特征向量维度的选取对系统识别率的影响,并得到了其最优解.同 时,通过实验证明了所提出方法在小训练集下的识别率优于其它一般方法,其识别率比一般的人工神经网络法提高了7%~10%左右.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：797696
    • 提供者：weixin_38516706