基于CNN和SVM的人脸识别系统的设计与实现.pdf

CNN图像分类 这个基于CNN的模型将图像分为9类（“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”，“狗”，“青蛙”，“马”，“船”，“卡车”）使用tensorflow，keras，numpy，scikit-learn，matplotlib

项目介绍 该项目基于CNN + BLSTM + CTC实现验证码识别。 该项目仅适用于部署模型，如果您需要训练模型，请转到 知情的 默认的require.txt将安装CPU版本，将“ requirements.txt”从“ TensorFlow”更改为“ TensorFlow-GPU”以切换到GPU版本，使用GPU版本安装相应的CUDA和cuDNN。 demo.py：有关如何调用预测方法的示例。 模型文件夹文件夹用于存储模型配置文件，例如model.yaml。 graph文件夹用于存储编译的模型，例如model.pb 部署服务将自动加载模型配置中的所有模型。 添加新模型配置后，将自动加

人工智能与模式识别5基于CNN的FashionMNIST图像分类.docx

利用细胞神经网络(CNN)模型导出了一种新的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息, 在RGB 彩色空间中用Mahalanobis 距离来度量象素之间的差异。为了解决常规边缘提取方法输出二值结果的缺点, 采用可以多值输出的CNN 来进行彩色图像边缘检测。通过Mahalanobis 距离对灰度CNN 度量象素差异的方式进行改进, 使其可以在RGB 彩色空间中进行运算。通过与Sobel、Log 和Canny 等几种边缘检测算子比较, 可以看出新方法的结果更加符合人眼的感知。此外, 在含有丰富细节和微小变化的区域, 新方法可以取得更好的结果。

【边缘检测】基于CNN的灰度图像边缘提取matlab源码.zip

NR法matlab代码比康 基于卷积神经网络（BIECON）的盲图像评估器是一种使用CNN的无参考图像质量评估方法。 该代码实现了以下论文中描述的系统： J. Kim和S. Lee，“完全深盲图像质量预测器”，《 IEEE信号处理选定主题期刊》，第1卷。 11号1，第206–220页，2017年2月。 先决条件 该代码是使用Theano 0.9，CUDA 8.0和Windows开发和测试的。 生成本地质量得分图 将BASE_PATH设置为每个数据库的实际根路径。 集FR_MET_BASEPATH和FR_MET_SUBPATH在gen_local_metric_scores.m 。 对于每个数据库，数据将存储在“ FR_MET_BASEPATH + FR_MET_SUBPATH ”中。 使用Matlab运行gen_local_metric_scores.m 。 我们默认提供一个SSIM指标。 环境设定 设置数据库路径： 对于每个数据库，集BASE_PATH在以下文件中的每个数据库的实际的根路径： IQA_BIECON_release/data_load/LIVE.py ， IQA_BIE

基于CNN的笑脸识别，并在此基础上进行口罩识别。（仿照猫狗识别），需要训练模型的数据集，该数据集需要自己进行分类，mask和nomask的。

多类别文字分类 在Tensorflow中实现四个神经网络，以解决多类文本分类问题。 楷模 LSTM分类器。 参见rnn_classifier.py 双向LSTM分类器。 参见rnn_classifier.py CNN分类器。 参见cnn_classifier.py。 参考： 。 C-LSTM分类器。 请参阅clstm_classifier.py。 参考：。 资料格式 训练数据应存储在csv文件中。 文件的第一行应为[“ label”，“ content”]或[“ content”，“ label”]。 要求 Python 3.5或3.6 Tensorflow> = 1.4.0 脾气暴躁的 火车 运行train.py训练模型。 参数： python train.py --help optional arguments: -h, --help show

该代码是一个安卓小项目，应用卷积神经网络访问手机加速度计进行的人体动作姿态识别算法的安卓端开发。开发时需要借助Android Studio.