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  1. 基于神经网络的光学 4f 系统图像复原(高清晰硕士论文)

  2. 目 录(版权归原作者所有) 摘 要 ...........................................................................................................................I ABSTRACT..................................................................................................
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-08-26
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:ahgaojie451
  1. 基于人工神经网络的图像识别和分类

  2. 本文介绍了目前常用的几种基于神经网络的图像识别方法,根据图像识别的 特点,提出了利用BP 网络、径向基函数两种神经网络图像识别模型,分别给出了两种模型的学习算法和具体应用技术。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-12-11
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:hongke2012
  1. 基于BP神经网络的图像识别研究

  2. 摘要:BP神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力,因而在数字图像识别领城有若广泛的应用。本丈在经典BP神 经网络的基本算法的基础上,对BP算法的参数设1进行了优化,实现了一种基于分类的改进BP神经网络算法。通过探 讨BP神经网络在数字图像分类识别中的应用,详细考察了各种参数对识别效果的影响。实脸结果证明改进后的算法有很好的实用价值。
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2009-02-15
    • 文件大小:271360
    • 提供者:weewwewe
  1. 基于卷积神经网络Caffe框架的图像分类_杨晓旭.pdf

  2. 基于卷积神经网络Caffe框架的图像分类, 涉及到CNN,caffe框架, 图像分类算法
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-01-18
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:lowkey159357
  1. 基于深度卷积神经网络的图像分类算法

  2. 基于深度卷积神经网络的图像分类算法_陈瑞瑞
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-02-25
    • 文件大小:785408
    • 提供者:suiyu_eran
  1. 基于改进AlexNet卷积神经网络的手掌静脉识别算法研究_林坤.pdf

  2. 在手掌静脉图像采集的过程中易受手掌摆放姿势、光源条件等外界因素的影响,造成识别准确度欠佳。为了提高手掌静脉图像识别的精准度和鲁棒性,提出一种基于改进AlexNet深度卷积神经网络的手掌静脉识别方法。该方法首先通过图像分割、指根关键点定位、感兴趣区域图像提取等三个阶段对采集的手掌静脉图像进行预处理;其次,针对人体手掌静脉识别的应用场景,通过适当调整经典的AlexNet卷积神经网络的结构并对卷积层的输出进行批标准化操作,同时,将深度学习理论中的注意力机制应用到该网络中,进而优化AlexNet神经网络
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-05-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:olivia_ye
  1. 基于卷积神经网络的矿工面部表情识别方法

  2. 针对传统的矿工面部表情识别方法识别率较低、算法复杂等问题,以卷积神经网络为基础,结合支持向量机算法中的非线性映射函数,提出了基于卷积神经网络的矿工面部表情识别方法。卷积神经网络采用权值共享的策略,运用固定权值直接构造卷积层,并依照匹配生长规则确定网络层次结构。将经过预处理的矿工面部表情图像作为卷积神经网络的测试集和训练集,使用支持向量机对表征矿工面部表情特征的神经元进行分类,从而实现对矿工面部表情的分类识别。实验结果表明,该方法对矿工面部表情的识别率达到90.71%,能够满足实际应用需要。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-25
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38558054
  1. 基于神经网络的图像分类

  2. 这是基于神经网络的图像分类,图片集1000张,通过神经网络模型,分类精度达80%,并输出混淆矩阵及相关二级评价指标,相关文件路径需自行修改。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-04-07
    • 文件大小:3072
    • 提供者:qq_43245200
  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. 基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究

  2. 基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究310 第十二届全国图象图形学学术会议 以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网 来正确识别所有样本;Uc4层是网络的输出层即识 终分类能力来识别字符,特征提取必须能反应整 个字符的特征,才能达到较高的识别率;后者则 别层,显示网络最终的模式识别结果。 省去特征抽取,将整个字符直接作为神经网络的 差异提取层Uc的输出姐式(1)所示 输入。这种方式虽然在一定程度上增加了神经网 络结构的复杂度,但是网络的抗干扰性能和识别 n(n,)=max{(-)∑a()l(n
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-04-19
    • 文件大小:274432
    • 提供者:suiyu_eran
  1. 基于改进自生成神经网络的孤立性肺结节分类

  2. 为了提高孤立性肺结节良恶性诊断中的分类准确度,提出了一个基于自生成神经网络的自动分类算法。该算法首先对PET/CT图像进行去噪、配准等预处理,分别提取孤立性肺结节的结构影像特征和代谢特征,然后对自生成神经网络进行训练和优化,构建分类器,根据距离测度和自动连接规则对待分类肺结节进行分类。初步的实验结果表明,与传统的自生成神经网络算法和BP神经网络算法相比,改进的自生成神经网络分类算法能得到更高的分类准确率。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-20
    • 文件大小:284672
    • 提供者:weixin_38727980
  1. 基于嵌入式系统的人脸识别算法研究及其优化

  2. 该文主要实现了在嵌入式系统上的人脸识别。采用PCA对图像数据进行降维,然后利用最短欧氏距离、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和BP神经网络实现了分类。在嵌入式系统上,没有使用QT、OpenCV等占用空间大的工具,而使用自己编写的C语言,以及Linux内核,节省了空间,并且处理过程中使用了BMP图片,稍微增加了存储空间,但是运算简单,处理速度较快。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:181248
    • 提供者:weixin_38622827
  1. 基于 tensorflow+VGG-16 的图像分类识别算法

  2. 本次图像的分类识别实验采用的是基于 tensorflow+VGG-16 的图像分类识别模型。vgg是由 Simonyan 和 Zisserman 在文献《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale ImageRecognition》上提出的卷积神经网络模型。模型可以达到 2.7%的测试准确度,在 ImageNet达到前 5 位。实验中应用 TensorFlow 将网络编码在文件 vgg16.py 中,包括一个预处理层,该预处理层使用像素值在
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2020-12-03
    • 文件大小:584056832
    • 提供者:weixin_45637302
  1. 基于深度卷积神经网络的服装图像分类检索算法

  2. 基于深度卷积神经网络的服装图像分类检索算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:366592
    • 提供者:weixin_38508497
  1. 基于磁共振成像的Atlas配准和基于深度卷积神经网络的前列腺分割

  2. 在磁共振(MR)图像中对前列腺的自动分割已越来越多地应用于前列腺疾病的诊断和各种临床应用。 然而,由于前列腺边界周围的解剖结构不均匀且变化,因此前列腺MR图像的分割面临着巨大的挑战。 由于深度学习在计算机视觉中显示出优异的性能,因此我们提出了一种使用深度神经网络的粗细细分策略,以分别解决直肠内线圈前列腺图像和非直肠内线圈前列腺图像的分割问题。 首先,我们将基于配准的粗略分割呈现给预处理的前列腺MR图像,以获得潜在的边界区域。 其次,我们训练深度神经网络作为基于像素的分类器,以预测潜在边界区域中的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:917504
    • 提供者:weixin_38620741
  1. 基于稀疏编码和卷积神经网络的地貌图像分类

  2. 提出了一种基于稀疏编码和卷积神经网络的地貌场景图像分类算法; 利用非下采样Contourlet变换对训练样本进行多尺度分解; 在训练样本中选择图像, 利用稀疏编码学习局部特征, 对特征向量进行排序; 选择灰度平均梯度较大的特征向量对卷积神经网络卷积核进行初始化。结果表明:所提算法可以获得比传统底层视觉特征更好的分类结果, 有效避免了网络训练陷入局部最优的问题, 提高了自然场景下无人机着陆地貌的分类准确率。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:weixin_38663113
  1. 基于神经网络的学生行为检测算法研究

  2. 关于行为检测的算法有很多,但针对教室场景下的学生行为检测算法却略显缺乏。为了使学生行为检测算法具有较好的准确率和实时性,在MTCNN的基础上改进了网络结构,并提出了一种新的激活函数和损失函数以检测学生图像和关键点。同时,提出了通过图像分类网络和关键点分类网络对学生行为进行联合分类的策略。实验结果表明,所提出的改进措施均有效提升了学生行为检测的准确率,最终模型的检测准确率为78.6%。在嵌入式开发板Jetson TX2上,所提算法的实时检测准确率和速度优于YOLOv3和SSD等算法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_38670529
  1. 基于神经网络的海面溢油图像分类算法

  2. 提出了一种基于Gabor变换、KPCA和神经网络的图像分类方法。首先对图像进行Gabor滤波,获得不同方向的特征参数;然后提取图像的KPCA作为图像的特征,最后利用神经网络进行分类。通过对实验分类结果的定量分析可知,该方法可以获得精度比最小分类模型方法以及最大似然分布模型方法高的分类结果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-28
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38744557
  1. 基于神经网络的遥感图像语义分割方法

  2. 为了提高遥感图像语义分割的效果和分类精度,设计了一种结合ResNet18网络预训练模型的双通道图像特征提取网络。将多重图像特征图进行拼接,融合后的特征图具有更强的特征表达能力。同时,采用批标准化层和带有位置索引的最大池化方法进一步优化网络结构,提升地表目标物的分类准确率。通过实验,将所提方法与多种神经网络方法进行准确率和Kappa系数比较。结果显示,所提的网络结构可以在小数据量样本下取得90.68%的总体准确率,Kappa系数达到了0.8595。相比其他方法,所提算法取得了更好的语义分割效果,并
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-26
    • 文件大小:20971520
    • 提供者:weixin_38644097
  1. 基于主成分分析网络的改进图像分类算法

  2. 针对深层卷积神经网络模型的训练复杂、调参技巧和经验要求高、理论分析难等问题, 提出一种训练效率高、可解释性强以及理论分析简单的图像分类算法。基于主成分分析网络(Principal Component Analysis Network, PCANet)进行特征提取, 并采用宽度神经网络(Flat Neural Network, FNN)分类图像, 最后通过直接计算得到模型参数。根据训练数据集自适应决定宽度神经网络节点数目, 增加节点时不需要重新训练, 只需要调整局部参数。实验表明, 该模型能够快速
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-25
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_38518722
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