IJCNN 2018提交代码 关于本文 发言题目：通过并行卷积递归神经网络的多通道脑电图情感识别 作者：杨一龙，吴庆峰，邱明，王应东，陈晓伟 院校：厦门大学 指示

基于实现小样本数据集下手势识别的目的，采用了深度卷积神经网络GoogLeNet模型以及PNN神经网络进行分类，同时结合了迁移学习的方法将深度学习模型进行迁移而构建所用模型。用公共数据集Keck Gesture进行实验，通过对数据集图像进行简单的图像预处理，使得图像特征更为明显，将预处理后的图像作为网络输入进行手势识别实验。经实验验证，该方法在该数据上平均准确率达到了99%以上，而且识别速度较快，达到了10帧/s，基本能满足实时性要求。

磁共振成像（MRI）是早期检测脑肿瘤的重要诊断技术，由于其形状，位置和图像强度不同，从MRI图像分类脑肿瘤是一项具有挑战性的研究工作。 为了成功分类，需要使用分割方法来分离肿瘤。 然后从分割的肿瘤中提取重要特征，以对肿瘤进行分类。 在这项工作中，开发了一种有效的多级分割方法，该方法结合了最佳阈值和分水岭分割技术，随后进行了形态学操作来分离肿瘤。 然后将卷积神经网络（CNN）用于特征提取，最后，将内核支持向量机（KSVM）用于结果分类，这通过我们的实验评估是合理的。 实验结果表明，该方法可以有效地将肿瘤分为癌性和非癌性，并具有一定的准确性。

<p style="text-align:left;text-indent:21pt;" class="MsoNormal" align="left"><span style="font-family:宋体;">随着智能化技术的不断提高，人们对室内外居住环境智能化的需求也在不断提高，智能建筑成为了智能化技术的研究热点，其中室内热环境的智能化也越来越受到关注。文章运用半张量积运算，通过数据分析和数据填补构建实时在线的模糊关系矩阵模型，将模糊控制中复杂的逻辑推理过程转换成计算机的数字化处理，实现基于数据分析的空调系统模糊控制器设计，然后把这种空调系统模糊控制器运用到室内热环境的舒适度控制系统中，通过实时在线设计的模糊关系矩阵对舒适度进行动态控制，实现不能解耦的多变量系统的模糊控制。<span></span></span></p>

conv_codec.m: 存储所有节点(无窗法)与vitdec对比主程序 conv_codec_swd: 滑动窗(Sliding window)法与vitdec对比主程序 poly_tab.m: 蝶形网格图描述生成子程序 sub_bin_dec.m: 二进制转十进制子程序 sub_dec_bin.m: 十进制转二进制子程序 sub_dec_oct.m: 十进制转八进制子程序 sub_oct_dec.m: 八进制转十进制子程序 sub_encod.m: 编码子程序 sub_vitdec_dis.m: 基于最大距离度量的Viterbi译码子程序 sub_vitdec_dis_swd.m: 基于最大距离度量和滑动窗的Viterbi译码子程序 和本程序配套的本人博客链接为：https://blog.csdn.net/wlwdecs_dn/article/details/122687595

提出了一种基于梅尔倒谱系数统计特征和卷积神经网络的电子变调语音检测算法。首先提取待测语音的梅尔倒谱系数及其差分系数，并将上述系数的统计特征进行有针对性的构造，作为卷积神经网络的输入。从卷积核尺寸、卷积核个数以及池化层尺寸等方面，对24种不同网络结构进行了测试评估，最终确定了可有效用于变调检测的卷积神经网络结构。实验结果表明，所提出的算法能够有效地检测出电子变调的痕迹，并可准确估计出电子变调语音经过的具体伪造操作，为电子变调语音的检测提供了一种新的方法。

遥感影像的变化检测是遥感应用研究的热点之一，在城市变化、环境监测、土地利用以及基础地理数据库更新等领域中有着广泛的应用.变化检测是从不同时期的遥感数据中定量分析和确定地表变化的特征和过程，具体工作是对同一地区不同时相的两幅或多幅图像进行分析，检测出其中的变化部分与未变化部分.本文提出了基于堆栈降噪自动编码器网络的变化检测方法，将应用于SAR （Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达）卫星图像变化检测的深度学习算法改进，使之适用于高分光学卫星图像，然后在孪生网络的结构上进行改进，提出了基于分支卷积神经网络的变化检测方法，最后设计算法去除了阴影干扰和噪声等伪变化，并在高分二号卫星中宁夏地区的实际生产数据影像上进行了测试，取得了不错的效果.

传统的图像融合算法多有计算复杂程度高、不能有效提取图像纹理等不足，为了弥补以上传统算法，提出了一种基于孪生卷积神经网络（Siamese Convolutional Neural Network，Siamese CNN）的图像融合方法.首先，用孪生卷积神经网络生成一个权重图，该权重图包含了来自两个待融合图像的全部像素信息.然后，用图像金字塔对像素以多尺度的方式进行融合，并且采用了局部相似性策略自适应调整分解系数的融合模式.最后，和现存的几种图像融合的方法进行了对比.实验证明，该方法有较好的融合效果，具有一定的可实用性.

本篇文章主要介绍了在HTML5 canvas里用卷积核进行图像处理的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

资料说明：包括数据+代码+文档+代码讲解。 1.项目背景 2.数据获取 3.数据预处理 4.探索性数据分析 5.特征工程 6.构建模型 7.结论与展望