基于深度卷积神经网络的大规模无线电信号识别方法.pdf

基于卷积神经网络的手势识别方法.pptx 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

2024-05-28 约3.73千字 29页立即下载

基于深度卷积递归神经网络的手绘草图识别方法.pdf 第30卷第2期计算机辅助设计与图形学学报Vol.30No.2 2018年2月JournalofComputer-AidedDesignComputerGraphicsFeb.2018 基于深度卷积-递归神经网络的手绘草图识别方法 1,2)1,2)1,2)

2025-02-11 约3.11万字 8页立即下载

一种基于多任务的深度卷积神经网络身份证信息识别方法.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 112990133 B (45)授权公告日 2021.08.27 (21)申请号 202110462654.6 G06K 9/34 (2006.01)

2023-06-06 约1.42万字 12页立即下载

基于卷积神经网络的大规模人脸聚类：算法、应用与优化.docx 基于卷积神经网络的大规模人脸聚类：算法、应用与优化一、引言 1.1研究背景与意义随着信息技术的飞速发展，人脸识别技术作为生物识别领域的重要组成部分，在众多领域得到了广泛应用。从安防监控中的人员身份识别，到金融领域的远程开户与支付认证，再到智能设备的解锁与访问控制，人脸识别技术的身影无处不在。它不仅为人们的生活带来了极大的便利，还显著提升了各行业的工作效率和安全性。在实际应用场景中，如安防监控系统每天会产生海量的人脸抓拍数据，社交媒体平台上也存储着数以亿计的用户人脸图像。如何对这些大规模的人脸数据进行有效的管理和分析，成为了人脸识别技术进一步发展的关键问题。传统的人脸识别方法主要关注个体

2025-04-29 约2.79万字 21页立即下载

2025-03-11 约1.31万字 18页立即下载

基于卷积神经网络的彩椒白粉病精确识别方法.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的彩椒白粉病精确识别方法 一、1.彩椒白粉病概述及识别需求分析 (1)彩椒白粉病是一种常见的植物病害，主要影响彩椒的生长和品质，严重时会导致作物减产甚至绝收。该病害由白粉菌引起，主要症状表现为叶片、茎蔓和果实表面出现白色粉末状物，随着时间的推移，这些粉末会逐渐变为灰色，严重时会导致叶片枯死，果实变形，严重影响彩椒的市场价值和消费者食用体验。 (2)彩椒白粉病的早期识别对于病害的控制至关重要。传统的病害识别方法主要依赖于人工观察，这种方法效率低下，且容易受到主观因素的影响，导致误诊率较高。随着图像处理和机器学习技术的发展，基于图像的病害识别方法逐渐成为研究热点。通

2025-01-22 约3.32千字 6页立即下载

基于改进卷积神经网络的人脸表情识别方法研究.pdf 目录摘要I ABSTRACTIII 第一章绪论1 1.1研究背景和意义1 1.2国内外研究现状3 1.2.1基于传统机器学习方法3 1.2.2基于深度学习方法7 1.3论文研究内容13 1.4论文的结构安排14 第二章深度学习与人脸表情识别相关基础15 2.1神经网络基本原理15 2.1.1反向传播算法15 2.1.2网络训练过程16 2.2卷积神经网络基本结构17 2.2.1卷积层17 2.2.2池化层18 2.2.3激活函数18 2.2.4全连接层20 2.3人脸表情识别基础理论知识20 2.3.1人脸表情识别特征提取方法20 2.3.2人脸表情分类23 2.3.3人脸表情数据集25 2

2025-03-07 约9.76万字 94页立即下载

一种基于卷积神经网络的黄瓜病害识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 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

2025-01-21 约2.04千字 4页立即下载

一种基于图卷积和胶囊神经网络的行为识别方法.docx PAGE 1- 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

2025-01-21 约2.8千字 5页立即下载

基于卷积神经网络与特征融合的天气识别方法.pdf 基于卷积神经网络与特征融合的天气识别方法 摘要：随着科技的不息进步，天气识别在交通、农业、气象猜测等领域起着至关重要的作用。本文提出了一种基于卷积 神经网络（CNN）与特征融合的天气识别方法。起首，我们依据天气图像的特征，提取出多个天气特征向量。然后，将这些特征向量输入到卷积神经网络中进行训练和识别。最后，使用特征融合的方法，将多个卷积神经网络的输出进行整合，提高识别准确率。试验结果表明，该方法在天气识别中具有较高的准确性和鲁棒性。 1.引言天气是人们平时生活中分外重要的信息之一。正确地识别天气对交通安全、农业生产和气象猜测等领域具有重要的意义。然而，由于天气的多样性和复杂性

2024-12-21 约3.49千字 5页立即下载

基于卷积神经网络的语音识别方法设计与实现.docx 本科毕业设计 (论文) 题目 基于卷积神经网络的语音识别方法 设计与实现学院年级专业班级学号学生姓名校内导师职称校外导师职称论文提交日期 I 基于卷积神经网络的语音识别方法设计与实现摘要当前时代，科学技术蓬勃发展，计算机在各个应用领域都有所涉及

2023-01-07 约3.54万字 70页立即下载

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

2017-07-30 约字 4页立即下载

基于卷积神经网络的大白母猪发情行为识别方法研究.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的大白母猪发情行为识别方法研究一、1.大白母猪发情行为背景及研究意义 (1)大白母猪作为我国重要的畜牧业品种，其繁殖性能直接影响着养猪业的整体效益。母猪的发情行为是其繁殖过程中的关键环节，准确识别母猪的发情状态对于提高繁殖效率、降低养殖成本具有重要意义。据统计，我国每年因母猪发情识别不准确导致的繁殖损失高达数十亿元。因此，开展大白母猪发情行为的研究，对于推动我国养猪业的可持续发展具有深远影响。 (2)发情行为是母猪生理周期中的一种特殊现象，表现为一系列生理和行为的改变。母猪的发情周期通常为21天左右，发情期约为3-5天。在此期间，母猪的排卵、受精和妊娠等繁殖过

2025-01-18 约2.94千字 6页立即下载

基于可见光谱和卷积神经网络的贝类识别方法.docx PAGE 1- 基于可见光谱和卷积神经网络的贝类识别方法 一、贝类识别背景及意义 (1)贝类作为全球重要的海洋生物资源，在人类饮食文化中占据着重要地位。据统计，全球贝类年产量超过1000万吨，产值超过100亿美元。然而，贝类种类繁多，形态各异，传统的贝类识别方法主要依赖于人工经验，识别效率和准确性受到限制。随着我国海洋经济的快速发展，贝类资源的开发与利用日益频繁，对贝类快速、准确识别的需求日益迫切。 (2)贝类的种类繁多，包括牡蛎、扇贝、蛤蜊、蚬子等，不同种类的贝类在营养价值、口感和药用价值上存在显著差异。例如，扇贝富含蛋白质、钙、磷、铁等多种营养成分，具有很高的食用价值；而蛤蜊则含有丰富的蛋

2025-01-22 约3.84千字 7页立即下载

基于自适应卷积神经网络的染病虾识别方法.docx PAGE 1- 基于自适应卷积神经网络的染病虾识别方法 一、引言 (1)随着全球水产养殖业的高速发展，虾类养殖已成为我国重要的出口创汇产业。然而，虾病问题一直困扰着养殖业，特别是虾白斑病、虾黑鳃病等病害，对虾类养殖的产量和品质造成了严重影响。据统计，虾病导致的损失每年可达数十亿元。因此，准确、快速地识别染病虾，对于控制虾病传播、降低养殖损失具有重要意义。 (2)在传统的虾病诊断方法中，主要依靠人工经验进行观察和判断。这种方法存在效率低、主观性强、易受人为因素干扰等问题。随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，基于图像识别的染病虾自动识别方法逐渐成为研究热点。近年来，深度学习技术在图像识别领域的

2025-01-20 约2.92千字 6页立即下载