复杂条件下的qr码图像自动识别算法及其实现.pdf
2022-07-11 14:12:14 18.07MB 文档资料
人工智人-家居设计-高速铁路弓网动态特性现代谱评估及故障图像智能识别.pdf
2022-07-08 18:05:05 24.62MB 人工智人-家居
进行对抗网络图像的识别
2022-07-07 17:06:25 48.01MB 对抗
基于Android移动终端的烟草病虫害图像智能识别系统研究.pdf
2022-06-23 13:07:15 2.73MB 基于Android移动终端的烟草
面部图像中的性别识别是安全,零售广告和营销领域的重要应用。 我们提出了一种基于 COSFIRE 过滤器的用于性别识别的新描述符。 COSFIRE 滤波器是可训练的,因为它的选择性是在自动配置过程中确定的,该过程分析给定的感兴趣的原型模式。 我们在一个名为 GENDER-FERET 的新数据集上证明了所提出的方法的有效性,该数据集有 474 个训练和 472 个测试样本,准确率达到 93.7%。 它也优于依靠手工功能和分类器集成的方法。 此外,我们通过使用野外标记人脸(LFW)数据集的图像来训练我们的分类器和用于评估的 GENDER-FERET 数据集的测试图像来执行另一个实验。 该实验证明了所提出方法的泛化能力,并且它也优于两个商业库,即 Face++ 和 Luxand。 由于特征的随机选择,您使用此脚本获得的识别率可能与论文中报告的不完全相同。 但是,它应该非常接近。 请在运行代码之前阅
2022-06-20 16:35:10 12.92MB matlab
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基于机器学习的人脸图像性别识别分类项目源码(机器学习大作业+毕业设计)。 文件说明 GenderRecognition.ipynb - 包含运行结果的交互式Jupyter Notebook run.py - 纯Python代码 save_weights.h5 - 训练2000轮后的权重,可复现最佳预测结果 submission.csv - 输出的预测结果 trial.txt - 使用最佳模型预测训练集,对训练集所做的修改 Jupyter Notebook Preview.html/Jupyter Notebook Preview.pdf - 运行结果,内容同GenderRecognition.ipynb
文件中包括一个新冠肺炎CT图像数据集、使用LLE、PCA以及PCA_LLE算法进行数据降维,结合SVM对数据进行训练与识别,在LLE 算法中,实现对 LLE 算法中邻域 k,维度 d 的最优估计问题,并经过 SVM最后分类识别结果作为评价标准。结果表明,参数优化算法具有一定的准确性,在优化的 k 值与 d 值时,LLE+SVM 的分类正确率最高,同时实验发现,PCA_LLE 组合算法的分类正确率与 LLE 算法相近,但是时间复杂度却远低于LLE 算法。 总结:资源中包括LLE算法,瑞士卷的处理、LLE参数的优化、PCA与LLE算法的结合,最后进行分类识别,识别率高达85%。
2022-06-06 17:05:58 19.49MB 分类 支持向量机 算法 机器学习
给出完整Python代码,用于图像识别,可用于深度学习的入门。
2022-06-04 23:32:11 7.83MB 图像识别
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基于百度AI,在C#中实现图像识别、语音识别和语音合成的操作。软件一共三个界面,主界面,图像识别界面,语音处理界面。其中图像识别界面功能包括通用、植物、动物、车型、logo商标、菜品识别。语音识别界面功能包括录音、语音识别和语音合成。
2022-06-01 20:39:51 11.14MB 图像识别 语音识别 语音合成 C#
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图像模式识别的方法介绍.pdf
2022-06-01 10:01:21 1.08MB 文档资料 资料
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