基于深度学习的果蔬图像分割和特征识别研究__水果图像识别论文毕业设计范文.pdf

基于小波和Wigner-Ville分布的轨道不平顺特征识别，徐磊，陈宪麦，利用小波变换的多分辨特性，针对性的对轨道不平顺局部检测数据进行一维小波变换多尺度分解，然后对各尺度下重构信号进行幅值谱分

1.适用于大学生，不是大学生你下载这个干吗？ 2.下载完，用pycharm打开，导入应有的包即可直接打开界面使用，不能用就是你的问题。 3.记得看注意事项的文档！！！ 4.实现了增删查功能，改直接用删和增一起实现即可 5.如果你想要改界面的话，可以自己去找关于pyqt5的资料，以及如何转成.py文件。CSDN上都有。 6.另外一定要表明，本文件参考了版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/xiaotang_sama/article/details/84955884，原作者如果觉得侵权或者感觉不爽，请联系我，我一定删！！！原作者是大佬。 7.没啥要说的了好像。如果还有问题请参考我的那篇介绍文章吧！

本文介绍了生物特征识别技术的发展现状。生物特征识别技术已广泛应用于手机解锁、社区门禁、餐厅用餐、超市结账、高铁站进站、机场安检和医院就诊等领域。其中，人脸、虹膜和指纹等生物特征被广泛采用。此外，本文还介绍了3D特征识别技术的发展进展。

多模态生物特征识别：基于人脸与人耳信息

本程序基于matlab，诠释了surf特征的提取、匹配过程及误匹配的矫正

攻击者常以政府，校园网站为目标进行网页篡改，来达到抹黑国家形象，发展黑产等目的。现有对于网页篡改的检测研究主要以网站结构检测或者历史对比为主，存在误报率高的问题。该系统针对网页篡改，设计一个以网页页面为对象，从敏感词，违规图片特征，流量-时间特征三方面进行识别，并由基于决策树算法的分析器进行网页篡改判断的系统。最后进行了实验验证，在保证不同场景下识别篡改成功率均超过92%的同时，控制误报率未超过2.8%的检测目的。

基于深度学习雷达个体特征识别

心电图（ECG）作为一种生物识别技术，对此类攻击具有较高的抵抗力并受到研究者的广泛关注。该方法的，识别率可达95％左右。然而，我们发现，当训练周期和应用周期之间存在明显的间隔时，如果将其自身的实际情况，准确率将突然降低到40％。造成这种突变的首要是：（1）在现有的训练和测试周期中，由于连续样本被用于训练和测试阶段，所提取到的特征具有时间敏感性； 2）在卷积神经网络分类中没有充分利用与性能相关的特征； 3）还没有通过设置最佳参数来为个体获得足够的多有效样本。 ：1）确定随机抽样方法的最佳参数，为个体获得足够的有效样本； 2）提出一种跨时间，频率和能量域提取深度特征的方法，该方法对时间不敏感且个体区分度大； 3）在CNN中约会通道注意模块并修改其激活函数以优化识别性能。我们在PTBDB和ECG-ID数据库上验证了我们的方法。实验表明，识别精度分别达到56.93％和85.94％，比现有方法提高了41.5％和20.7％。

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