文档详情

机器人视觉：人脸识别与情感分析_9.深度学习与卷积神经网络.docx

发布：2025-05-07约1.81万字共33页下载文档

文本预览下载声明

PAGE1

9.深度学习与卷积神经网络

在机器人视觉领域，深度学习和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是实现人脸识别和情感分析的关键技术。本节将详细介绍深度学习的基本概念、卷积神经网络的结构和工作原理，并通过具体的代码示例和数据样例来展示如何在实际项目中应用这些技术。

9.1深度学习的基础

9.1.1什么是深度学习

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过构建多层的神经网络模型来学习数据的复杂特征。在机器人视觉中，深度学习广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别和情感分析等任务。深度学习模型能够自动从原始数

显示全部

相似文档

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
2024-12-12 约1.82万字 31页立即下载
基于卷积神经网络的人脸识别.pdf 摘要人工智能（ArtificialIntelligence）迅速发展，早期人工智能发展不好的大多数都是算法计算量庞大，计算机硬件处理信息能力不够，但随着计算机硬件,算法的不断发展对于人们使用人工智能的障碍逐渐降低。在图像处理上主要体现在对于图片的预测准确度和消耗计算机的内存空间,计算时间上。文中主要是对人脸识别算法的设计与应用，设计以python为主要的编程工具应用利用 python强大的功能模块设计人脸识别系统。主要是以卷积神经网络（CNN）模型搭建的神经网络，本设计神经网络包括三层卷积层,三层池化层，两层全链接层，文中人脸识别系统通过收集到的数据信
2025-04-27 约3.52万字 27页立即下载
深度卷积神经网络赋能人脸识别：原理、应用与展望.docx 深度卷积神经网络赋能人脸识别：原理、应用与展望一、引言 1.1研究背景与意义 人脸识别技术作为生物特征识别领域的重要研究方向，在过去几十年间取得了显著进展。其利用计算机技术对人脸图像进行分析和处理，从而实现身份识别、人脸验证等功能。在当今数字化时代，人脸识别技术的应用范围极为广泛，涵盖了安防监控、门禁系统、金融支付、智能交通、社交媒体等众多领域，为人们的生活和工作带来了极大的便利。例如，在安防监控领域，通过人脸识别技术可以实时监测公共场所的人员流动，快速识别可疑人员，为维护社会安全提供有力支持；在金融支付领域，人脸识别技术实现了刷脸支付，大大提高了支付的便捷性和安全性。早期的人脸识别技
2025-05-19 约5.38万字 58页立即下载
4.2 基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别模型.pdf 大数据，成就未来基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别模型目录 1 背景与目标 2 数据采集 3 人脸检测 4 建模前数据整理
2020-10-15 约1.7万字 69页立即下载
基于卷积神经网络的人脸识别ppt课件.pptx 基于卷积神经网络的人脸识别作者：引言人脸识别技术近年来，人脸识别技术已成为计算机视觉领域的重要研究方向。广泛应用在安防监控、身份验证、支付等领域有着广泛应用。深度学习深度学习的兴起，特别是卷积神经网络，显著提升了人脸识别的准确率。 人脸识别任务概述1人脸检测从图像或视频中定位和识别出人脸区域。2人脸对齐将人脸图像进行对齐，例如旋转和缩放，以消除姿态和尺度变化的影响。3人脸特征提取提取人脸的独特特征，例如眼睛、鼻子和嘴巴的位置和形状，以用于识别。4人脸识别将提取的人脸特征与已知的人脸库进行比较，以确定身份。机器学习在人脸识别中的应用特征提取利用机器学习算法提取人脸特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的位
2025-02-19 约2.86千字 26页立即下载
基于卷积神经网络的多任务辅助人脸识别方法研究.pdf 摘要摘要 人脸识别是生物识别技术的典型应用之一，近年来在身份识别、人机交互、安防监控等领域发挥了重要作用，成为学术界的研究热点，并在工业界取得快速发展。卷积神经网络因为具有自动学习最优特征、局部感知、参数共享等特点，被广泛应用于人脸识别领域并取得了令人瞩目的成绩。但是，目前基于卷积神经网络的人脸识别方法仍会受到姿态变化、表情变化等问题的影响导致识别率下降，且当前大多数方法专注于单一任务，当需要执行其他特定任务时，必须额
2025-03-28 约10.19万字 67页立即下载
基于卷积神经网络的人脸识别系统设计与实现.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的人脸识别系统设计与实现一、1.系统概述 (1)随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术逐渐成为计算机视觉领域的研究热点。人脸识别技术具有非接触、实时性强、识别准确率高等优点，在安防监控、智能门禁、手机解锁、智能支付等多个领域展现出巨大的应用潜力。据统计，全球人脸识别市场规模预计将在2025年达到200亿美元，年复合增长率超过20%。例如，我国某大型安防企业推出的基于人脸识别的智能监控系统，已成功应用于多个城市，有效提升了公共安全水平。 (2)人脸识别系统的核心是卷积神经网络（CNN），它能够自动从图像中提取特征，并进行分类识别。与传统的人脸识别方法相比，基于
2025-01-20 约2.07千字 4页立即下载
基于改进卷积神经网络的人脸识别算法.pptx 基于改进卷积神经网络的人脸识别算法汇报人：2024-01-30 CATALOGUE目录引言卷积神经网络基本原理人脸识别算法关键技术基于改进卷积神经网络的人脸识别算法设计实验结果与分析结论与展望 01引言随着社会安全需求的提升，人脸识别技术在公共安全、金融支付等领域的应用越来越广泛。传统的人脸识别方法在面对复杂环境和大规模数据集时存在诸多挑战，因此研究更为高效和准确的人脸识别算法具有重要意义。基于改进卷积神经网络的人脸识别算法能够自动提取图像中的深层特征，提高人脸识别的准确率和鲁棒性，对于推动人脸识别技术的发展具有重要价值。研究背景与意义传统的人脸识别方法如主成分分析、线性判别分析等在面对复
2024-06-15 约3.84千字 31页立即下载
卷积神经网络在安卓平台人脸识别中的应用与优化研究.docx 卷积神经网络在安卓平台人脸识别中的应用与优化研究一、引言 1.1研究背景与意义在信息技术飞速发展的当下，移动设备的普及程度日益提升，安卓平台作为全球使用最为广泛的移动操作系统之一，承载着丰富多样的应用场景。人脸识别技术作为生物特征识别领域的关键技术，凭借其便捷性、非接触性和高准确率等优势，在安卓平台上展现出了巨大的应用潜力。从解锁手机、支付认证到门禁系统、安防监控，人脸识别技术正逐渐渗透到人们生活的各个角落，为提升生活便利性和安全性发挥着重要作用。早期的人脸识别方法主要依赖于手工设计的特征提取和分类算法，如基于几何特征、Haar特征、LBP特征等的方法。这些方法在简单场景下能够取得
2025-05-03 约4.42万字 47页立即下载
基于卷积神经网络的多波段光源人脸识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112800921 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110085421.9 (22)申请日 2021.01.22 (71)申请人广东电网有限责任公司广州供电局
2023-06-05 约7.49千字 6页立即下载
基于卷积神经网络的动态人脸识别方法研究.pdf 基于卷积神经网络的动态人脸识别方法研究摘要近年来，人脸识别技术已经被广泛的应用到生活的各个领域，如人脸支付、考勤打卡、身份验证等。如今人脸识别都采用基于图片的静态识别方式，需要人驻足在采集的摄像头前，再将检测到人脸与数据库中的人脸进行匹配。然而，在实际场景中，受限于运动的行人与固定图像采集设备的距离，摄像头采集的动态人脸存在尺度不同、遮挡重合的问题，同时现有识别算法网络模型过大问题。因此，本文基于RtinaFace与FaceNet 算法，对于动态人脸识别展开研究，涉及到算法改进、后处理算法替换、优化损失函数以及设计整体检测识别系统。主要研究工作如下：针对运动状态下出现人脸尺度不
2025-05-23 约11.5万字 71页立即下载
《基于改进卷积神经网络的人脸识别算法及实验设计》8600字.docx PAGE PAGE6 基于改进卷积神经网络的人脸识别算法及实验设计目录 TOC\o1-3\h\u140861绪论 2 247291.1研究背景及意义 2 285211.2国内外研究现状 2 158221.3本文主要内容 3 188942卷积神经网络基本概述 5 187422.1卷积神经网络发展历程 5 15262.2卷积神经网络基本结构 6 284733人脸数据集的处理 7 91093.1图像尺度归一化处理 7 25663.2图像灰度归一化处理 7 41864基于改进的卷积神经的人脸识别 8 173714.1卷积神经网络结构的优化 8 152474.2Softmax函数的优化 9 11452
2025-06-06 约1.1万字 18页立即下载
机器人视觉：人脸识别与情感分析_5.人脸识别技术.docx PAGE1 PAGE1 5.1人脸识别技术概述 人脸识别技术是机器人视觉领域的一个重要分支，旨在通过摄像头或其他图像采集设备获取人脸图像，进而识别和验证人脸的身份。这一技术广泛应用于安全监控、身份验证、智能门禁、支付系统等多个领域。近年来，随着深度学习和计算机视觉技术的飞速发展，人脸识别的准确性和鲁棒性得到了显著提升。 5.2人脸检测 5.2.1人脸检测的基本方法人脸检测是人脸识别的第一步，其目标是从图像中检测出人脸的位置和大小。常用的人脸检测方法包括基于传统特征的方法（如Haar特征、LBP特征）和基于深度学习的方法（如CNN、MTCNN）。 Haar特征 Haar特
2025-05-05 约1.19万字 22页立即下载
深度学习 第3章-卷积神经网络.ppt ******与之前的CNN结构相比，AlexNet的设计和训练具有以下特点：ReLU激活函数：使用ReLU代替传统的sigmoid或tanh，加快训练速度，减少梯度弥散和爆炸。数据扩充：通过随机裁剪、平移和翻转扩充数据量。从256×256图像中截取224×224区域及水平翻转镜像，增加数据量。Dropout：在训练中随机丢弃神经元，防止过拟合。主要应用于最后三个全连接层。多GPU训练：使用多块GPU并行计算，突破单GPU显存限制，加快训练速度。局部响应归一化（LRN）：借鉴“侧抑制”思想，对ReLU输出进行局部归一化，增强泛化能力。*3.3.2AlexNetVGG是由牛津大学VGG组提出的CN
2025-04-10 约1.05万字 52页立即下载
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
2025-03-26 约11.7万字 69页立即下载