基于神经网络的人脸自动识别.pdf
文本预览下载声明
显示全部
文档详情
相似文档
-
基于神经网络的岩性自动识别论文.docx
基于神经网络的岩性自动识别论文
摘要：
随着石油勘探技术的不断发展，岩性识别在油气勘探中扮演着至关重要的角色。传统的岩性识别方法主要依赖于地质专家的经验和实验室分析，效率较低且成本较高。近年来，神经网络技术在图像识别领域的应用取得了显著成果，为岩性自动识别提供了新的思路。本文旨在探讨基于神经网络的岩性自动识别方法，以提高岩性识别的效率和准确性。
关键词：神经网络；岩性识别；图像处理；石油勘探
一、引言
（一）岩性识别在石油勘探中的重要性
1.内容一：岩性识别的基本概念
1.1岩性是指岩石的物理性质，包括岩石的成分、结构和构造等特征。
1.2岩性识别是油气勘探中的一项基础工作，通过对岩石特
-
基于神经网络的车牌自动识别算法.pdf
维普资讯
黑 龙 江 科 孜 学 院 学 报 V01．15No．3
第 15卷
2005年 5月 JournalofHeilongjiangInstituteofScience＆Technology Mav2005
文章编号 ：1671-O118(2005)03-0161—03
-
水果自动识别的BP神经网络方法 人脸识别程序.doc
水果自动识别的BP神经网络方法
陈 源, 张长江 时间:2011年03月03日 来源:微型机与应用2010年第22期
字 体: 大 中 小
关键词:BP神经网络水果识别二值化标签化MATLAB
摘? 要: 针对多种水果混合的图像，对各种水果的提取和识别进行研究。利用Matlab软件进行图像数据获取、对比度增强、去噪、二值化处理；为弥补二值化后图像中出现的断边、孔洞，借助Sobel算子进行边缘提取以接合断边，并基于数学形态学算子填充孔洞。再标签化处理图像并提取水果的颜色、形状、边缘特征，用200幅水果图像提取上述特征构造训练样本和测试样本，然后利用构造的样本对BP神经网络进行训练和测试。实验结
-
一种基于卷积神经网络的人体粪便自动识别方法[发明专利].docx
PAGE
1-
一种基于卷积神经网络的人体粪便自动识别方法[发明专利]
一、背景技术
(1)随着社会的发展和科技的进步，人体粪便作为健康监测的重要指标，其检测与分析在临床医学和公共卫生领域具有极其重要的意义。传统的粪便检测方法主要依赖于人工观察，存在效率低、主观性强、易受人为因素干扰等问题。为了提高粪便检测的准确性和效率，近年来，人工智能技术在医学影像分析领域的应用日益广泛。
(2)卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为一种深度学习模型，在图像识别领域取得了显著的成果。CNN能够自动提取图像特征，具有较强的鲁棒性和泛化能力，使其在医学图像分析中具有广泛
-
基于卷积神经网络的农机图像自动识别研究.docx
PAGE
1-
基于卷积神经网络的农机图像自动识别研究
一、1.农机图像自动识别研究背景与意义
(1)农业作为国民经济的基础，其现代化进程对于提高粮食产量和保障食品安全具有重要意义。随着农业机械化程度的提高，农机设备在农业生产中扮演着越来越重要的角色。然而，农机设备的种类繁多，功能复杂，传统的人工识别方法在效率和质量上难以满足现代化农业的需求。据统计，我国农机市场规模已超过1000亿元，但农机识别的错误率仍然较高，平均达到15%以上。因此，开发一种高效、准确的农机图像自动识别技术，对于提高农机设备的维护效率、降低生产成本以及保障农业生产的安全具有重要意义。
(2)随着计算机视觉和人工智能技术的
-
基于改进神经网络的汽车车牌自动识别系统的研究与应用的开题报告.docx
基于改进神经网络的汽车车牌自动识别系统的研究与应用的开题报告
一、选题的背景和意义：
随着汽车数量的不断增加，车牌识别技术在交通管理、智能停车等领域得到了广泛的应用。传统的车牌识别系统主要依靠图像处理技术进行车牌定位和字符识别，但是在夜间、雨天等环境下，光照不足、噪声干扰等问题会影响车牌识别的准确率。因此，如何提高车牌识别系统的准确率和鲁棒性成为了研究的重点。
本文基于改进神经网络的方法，将深度学习技术引入到车牌识别系统中，以提高车牌识别的准确率和鲁棒性。通过对神经网络算法的改进和调优，实现对车牌图像的高效定位和字符识别，从而实现车牌自动识别，提高交通管理和智能停车的效率。
二、文献综述：
车
-
基于卷积神经网络的可回收废物自动识别系统.docx
PAGE
1-
基于卷积神经网络的可回收废物自动识别系统
一、引言
随着全球环境保护意识的不断提高，对废弃物的分类处理和资源化利用成为了一个重要的课题。可回收废物的准确识别与分类是提高废弃物回收效率、促进循环经济的关键环节。然而，传统的可回收废物识别方法依赖于人工操作，不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致分类准确性不高。近年来，随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）在图像识别领域取得了显著成果。将卷积神经网络应用于可回收废物的自动识别，有望实现快速、准确、自动化的废物分类，从而提高废物回收处理效率，减轻环境压力。
-
一种基于深度神经网络的甘蔗幼苗自动识别与计数方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113392775 B
(45)授权公告日 2022.04.29
(21)申请号 202110671163.2 (56)对比文件
-
2018年基于神经网络的人脸识别(附代码).doc
go
【代码及说明见第四页】
基于三层BP神经网络的人脸识别
实验要求
采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别。
二、BP神经网络的结构和学习算法
实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。
BP神经网络的结构
BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。
BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入
-
基于卷积神经网络的人脸表情识别研究.pdf
摘要
摘要
面部表情作为心理状态的直接体现，可提供丰富的情感信息，是了解个体情
感状态的重要途径之一。面部表情识别作为模式识别领域的关键技术之一，近年
来受到了极大的关注，尤其在人机界面、驾驶安全和医疗保健等多个领域有着广
泛的应用。随着深度学习技术的快速发展，得益于卷积神经网络先进的特征学习
能力，人脸表情识别领域得到了全面的扩展。尽管卷积神经网络在该领域取得了
显著的成果，但在表情特征提取方面仍存在一些限制，这可能影响模型
-
基于卷积神经网络的人脸识别.docx
PAGE24
基于卷积神经网络的人脸识别
基于
基于卷积神经网络的人脸识别
摘要
从一开始，计算机就是试图为了代替人类进行各种各样的工作而被发明的。计算机行业经过了长时间的发展和进步，越来越多新理论被提出和深入研究。这些发展都使得人脸识别从单纯的理论变成了可实现的功能。
该系统的识别人脸的部分采用的是OpenCV的算法，并采用OpenCV对图片进行一系列的预处理。提取识别人脸特征部分的算法采用的是ChristianSzegedy在2014年提出的一种全新的深度学习结构GoogLeNet。由于inception结构的存在，G
-
基于神经网络的人脸识别(附代码).doc
WORD格式 可编辑
专业技术 知识共享
【代码及说明见第四页】
基于三层BP神经网络的人脸识别
实验要求
采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别。
二、BP神经网络的结构和学习算法
实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。
BP神经网络的结构
BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达
-
基于神经网络的人脸识别的开题报告.docx
基于神经网络的人脸识别的开题报告
一、选题背景：
随着计算机技术和图像处理技术的快速发展，人脸识别技术已经广泛应用于安防、金融、电商等领域。传统的人脸识别技术主要依赖于面部特征的提取和匹配，这种方法受制于光照、遮挡、角度等因素，存在一定的误识别率。而基于神经网络的人脸识别技术具有更强的鲁棒性和准确度，成为当前研究的热点之一。
二、选题意义：
随着人们对安全和便利性的要求越来越高，人脸识别技术的应用范围也越来越广泛。基于神经网络的人脸识别技术，可以实现更加准确、高效、安全的人脸识别，有助于解决传统的人脸识别技术存在的不足之处，具有广泛的应用前景。
三、研究内容：
本项目旨在深入研究基于神经网络的
-
基于神经网络的人脸识别模型研究.docx
基于神经网络的人脸识别模型研究
一、内容描述
本文档主要研究基于神经网络的人脸识别模型，随着科技的不断发展，人脸识别技术在安防、金融、医疗等领域得到了广泛的应用。神经网络作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别领域取得了显著的成果。研究基于神经网络的人脸识别模型具有重要的理论和实际意义。
本文将介绍人脸识别的基本原理和相关技术，人脸识别是一种基于人脸特征进行身份验证的技术，主要包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和分类等步骤。为了提高人脸识别的准确性和鲁棒性，研究人员采用了各种方法，如深度学习、支持向量机、K近邻等。
本文将详细介绍基于神经网络的人脸识别模型，神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计
-
基于神经网络的人脸识别(附代码).docx
【代码及说明见第四页】
基于三层BP神经网络的人脸识别
实验要求
采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别。
二、BP神经网络的结构和学习算法
实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。
BP神经网络的结构
BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。
BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入向量，期