一种运用基于距离感知和速度感知的卷积神经网络进行手势识别的方法.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117496550A
(43)申请公布日2024.02.02
(21)申请号202311225879.5G06V10/764(2022.01)
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基于卷积神经网络的手势识别方法汇报人：2024-01-15
引言卷积神经网络基本原理手势识别数据集及预处理基于卷积神经网络的手势识别模型设计实验结果与分析结论与展望contents目录
01引言
手势识别是实现自然、直观的人机交互方式的重要手段，可以应用于智能家居、智能车载、机器人等领域。人机交互在虚拟现实场景中，手势识别可以提供更加自然、真实的交互体验，如手势控制、手势导航等。虚拟现实对于肢体残障人士，手势识别可以帮助他们实现与计算机、机器人等设备的交互，提高生活质量。辅助残障人士手势识别的意义和应用
目前，手势识别技术已经取得了一定的研究成果，包括基于传统计算机视觉的方法和基于深度学习的方
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基于卷积神经网络的手势识别网络汇报时间：2024-01-25汇报人：
目录引言卷积神经网络基本原理手势识别数据集及预处理基于卷积神经网络的手势识别模型设计实验结果与分析总结与展望
引言01
010203手势识别是实现自然、直观的人机交互方式之一，通过手势可以传达丰富的信息和指令。人机交互在虚拟现实和增强现实应用中，手势识别可以作为重要的交互手段，提供更加沉浸式的体验。虚拟现实和增强现实通过手势识别技术，可以实现对智能家居设备和办公设备的远程控制，提高生活和工作的便捷性。智能家居和智能办公手势识别的意义
01特征提取卷积神经网络能够自动学习图像中的特征，通过多层卷积操作提取出手势图像中的关键特征
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(22)申请日 2021.01.19
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地址
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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
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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
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一种基于卷积神经网络的黄瓜病害识别方法[发明专利].docx
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一种基于卷积神经网络的黄瓜病害识别方法[发明专利]
第一章黄瓜病害识别方法概述
黄瓜病害是影响黄瓜产量和质量的重要因素，据统计，全球每年因黄瓜病害造成的经济损失高达数十亿美元。黄瓜病害的种类繁多，常见的有霜霉病、白粉病、疫病等，这些病害在黄瓜生长过程中如得不到及时有效的控制，将严重影响黄瓜的品质和产量。传统的黄瓜病害识别方法主要依赖于人工经验，通过观察黄瓜叶片、茎蔓等部位的症状来进行判断。然而，这种方法受限于人工经验和主观判断，识别准确率不高，且效率低下。
随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，基于图像的黄瓜病害识别方法逐渐成为研究热点。卷积神经网络（Convolutiona
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一种基于轻量级卷积神经网络的天气图像识别方法
一、1.背景与意义
(1)随着全球气候变化和极端天气事件的频繁发生，对天气状况的实时监测和准确预测变得尤为重要。传统的天气预测方法依赖于物理模型和经验法则，这些方法在处理复杂多变的天气现象时存在一定的局限性。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的成功应用，为天气图像识别提供了新的技术手段。通过将深度学习与天气图像识别相结合，有望实现更加高效、准确的天气预测。
(2)天气图像识别任务涉及到从大量的天气图像中提取特征，并对其进行分类。传统的图像处理方法通常需要手动设计特征提取器，而深度学习能够自
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一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法.docx
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一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法
一、1.方法背景
(1)宫颈癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一，早期诊断对于提高治愈率和降低死亡率至关重要。传统的宫颈细胞学检查依赖于病理医生的视觉分析，存在主观性强、效率低等问题。随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法应运而生，为宫颈细胞学检查提供了新的技术手段。
(2)卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，在图像识别领域取得了显著的成果。CNN能够自动提取图像中的特征，具有较强的鲁棒性和泛化能力。在宫颈细胞图像识别任务中，CNN能够自动学习细胞图像的特征，从而实现对宫颈细胞图像的自动分类和识别。
(3
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一种基于图卷积和胶囊神经网络的行为识别方法.docx
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一种基于图卷积和胶囊神经网络的行为识别方法
一、1.引言
随着社会的快速发展，人们对安全、健康和便利性提出了更高的要求。在众多领域中，行为识别技术作为一种重要的生物特征识别技术，在智能监控系统、人机交互、虚拟现实等多个方面展现出了巨大的应用潜力。特别是在智能监控系统领域，行为识别技术可以帮助识别异常行为，提高公共安全水平。然而，由于人类行为表现复杂多变，如何准确、高效地识别和分类行为成为了一个具有挑战性的课题。
近年来，深度学习技术在行为识别领域取得了显著的成果。图卷积神经网络（GraphConvolutionalNetworks，GCN）作为一种新兴的深度学习模型，通过在图结
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一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法[发明专利].docx
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一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像识别方法[发明专利]
一、背景介绍
(1)宫颈癌是全球女性癌症死亡的主要原因之一，每年有超过50万新发病例，且这一数字仍在持续上升。早期诊断和及时治疗对于提高宫颈癌患者的生存率至关重要。传统的宫颈细胞学检查方法，如巴氏涂片，虽然应用广泛，但其准确性和效率仍有待提高。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络的图像识别方法在医学影像领域展现出巨大的潜力。
(2)宫颈细胞图像识别方法的研究主要针对宫颈细胞学检查中存在的误诊和漏诊问题。据统计，传统巴氏涂片检查的准确率约为70%，且由于阅片医生的主观性，误诊率较高。卷积神经网络（CNN）作为
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一种基于卷积神经网络的性别识别方法_蔡诗威.pdf
【 】 ， ， ． ［J］． ，2014 ，38 (19)．
本文献信息 蔡诗威 郭太良 姚剑敏 一种基于卷积神经网络的性别识别方法 电视技术
专题 人脸识别与检测
一种基于卷积神经网络的性别识别方法
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一种基于深度学习卷积神经网络的食用菌快速识别系统及方法.docx
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一种基于深度学习卷积神经网络的食用菌快速识别系统及方法
一、引言
随着社会经济的发展和人们生活水平的不断提高，食品安全问题日益受到广泛关注。食用菌作为人们日常饮食中不可或缺的一部分，其质量和安全性直接关系到公众健康。然而，市场上食用菌品种繁多，且存在一定比例的假冒伪劣产品，给消费者带来了识别上的困难。据相关数据显示，我国每年因食用菌质量问题导致的食品安全事件超过千起，涉及消费者人数众多。为了有效解决这一问题，迫切需要开发一种快速、准确的食用菌识别系统。
近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的进展，尤其是在图像识别领域。卷积神经网络（ConvolutionalNeura