给定人脸照片完成具体的情绪识别，选手需要根据训练集数据构建情绪识别任务，并对测试集图像进行预测，识别人脸的7种情绪。

Python课程设计—基于卷积神经网络手写数字识别系统，经老师指导通过的高分项目。 选题 利用numpy完成手写数字数据集的识别，完成多分类问题，搭建神经网络，并且完成模型的训练以及性能评估，可视化数据 用到的知识 sklearn 数据集的提取分割 yaml配置文件使用 numpy实现各个神经层 参数初值选择 梯度下降方法选择 sklearn 分类模型评估 matplotlib数据可视化 设计模式 Markdown写报告

基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+数据集（高分毕业设计）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于python实现的CN

PyTorch中的MeshCNN SIGGRAPH 2019 MeshCNN是用于3D三角形网格的通用深度神经网络，可用于诸如3D形状分类或分割之类的任务。 该框架包括直接应用于网格边缘的卷积，池化和解池层。 该代码由和在支持下编写。 入门 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/ranahanocka/MeshCNN.git cd MeshCNN 安装依赖项： 1.2版。 可选： 用于训练图。 通过新的conda环境conda env create -f environment.yml （创建一个名为meshcnn的环境） SHREC上的3D形状分类 下载数据集 bash ./scripts/shrec/get_data.sh 运行训练（如果使用conda env首先激活env，例如source activate meshcnn ） bash ./scripts/shrec/train.sh 要查看训练损失图，请在另一个终端中运行tensorboard --logdir runs并单击 。 运行测试并导出中间池网格： bas

蜂群算法优化CNN 卷积神经网络 Matlab

本文使用的数据集是MNIST，主要使用两个卷积层加一个全连接层构建的卷积神经网络。 先载入MNIST数据集（手写数字识别集），并创建默认的Interactive Session（在没有指定回话对象的情况下运行变量） from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data/, one_hot=True) sess = tf.InteractiveSession(） 在定义一个初始化函数，因为卷

开发环境： Pycharm + Python3.6 + 卷积神经网络算法 基于人脸表面特征的疲劳检测，主要分为三个部分，打哈欠、眨眼、点头。本实验从人脸朝向、位置、瞳孔朝向、眼睛开合度、眨眼频率、瞳孔收缩率等数据入手，并通过这些数据，实时地计算出驾驶员的注意力集中程度，分析驾驶员是否疲劳驾驶和及时作出安全提示。 视觉疲劳检测原理：因为人在疲倦时大概会产生两种状态： 眨眼：正常人的眼睛每分钟大约要眨动10-15次，每次眨眼大概0.2-0.4秒，如果疲倦时眨眼次数会增多，速度也会变慢。打哈欠：此时嘴会长大而且会保持一定的状态。因此检测人是否疲劳可以从眼睛的开合度，眨眼频率，以及嘴巴张合程度来判断一个人是否疲劳。 检测工具 dlib ：一个很经典的用于图像处理的开源库，shape_predictor_68_face_landmarks.dat是一个用于人脸68个关键点检测的dat模型库，使用这个模型库可以很方便地进行人脸检测，并进行简单的应用。 眨眼计算原理： （1） 计算眼睛的宽高比 基本原理：计算 眼睛长宽比 Eye Aspect Ratio，EAR.当人眼睁开时，EAR

MATLAB漂浮物识别（Cnn卷积神经网络，GUI界面框架）Matlab编程

番茄作物是市场上的重要主食，并且是日常食用的最常见的作物之一。 植物或农作物疾病导致生产质量和数量下降； 因此，对这些疾病的检测和分类非常必要。 感染番茄植物的疾病有很多类型，例如细菌斑，晚疫病，裁缝叶斑，番茄花叶和黄色弯曲。 早期发现植物病害可提高产量并提高其质量。 当前，智能方法已被广泛用于检测和分类这些疾病。 这种方法可以帮助农民识别类型吗？ 感染农作物的疾病 当前工作的主要目的是应用一种现代技术来识别和分类疾病。 智能技术基于使用卷积神经网络（CNN）的技术，而卷积神经网络是机器学习的一部分，可以早期发现有关植物状况的信息。 CNN方法取决于从输入图像中提取特征（例如颜色，叶子边缘等），并在此基础上确定分类。 Matlab m文件已用于构建CNN结构。 从植物村获得的数据集已用于训练网络（CNN）。 所建议的神经网络已被用于分类六种类型的番茄叶片情况（一种健康的叶片植物疾病和五种类型的叶片疾病）。 结果表明，卷积神经网络（CNN）已经实现了96.43％的分类精度。 真实图像用于验证建议的CNN技术进行检测和分类的能力，并使用5兆像素相机从真实农场中获得，因为感染该星球的大多数常

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。