使用dlib实现人脸识别，追踪。写成的中人脸识别模块。 实施对话系统：end-to-end的文本生成式模型，适用于闲聊；在问答式的对话里，针对性强，一般会采用检索匹配+知识图谱的方式

【超实用课程内容】 深度学习在图像处理领域的发展过程； 解析经典的卷积神经网络； 垃圾分类实战。本课程将使用Pytorch深度学习框架进行实战，并在ubuntu系统上进行演示，包括：不同标注文件下的数据集读取、编写卷积神经网络、训练垃圾分类数据集、测试训练网络模型、网络可视化、性能评估等。 【课程如何观看？】 PC端：https://edu.csdn.net/course/detail/26295 移动端：CSDN 学院APP（注意不是CSDN APP哦） 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你，你可以根据所学知识，自行修改、优化 下载方式：电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/26295，点击右下方课程资料、代码等打包下载

深视3D点云数据转换成HALCON深度图像和灰度图像。

CIFAR-10数据集

图像识别是图像研究领域的核心问题, 解决图像识别问题对人脸识别、自动驾驶、机器人等各领域研究都有重要意义. 目前广泛使用的基于深度神经网络的机器学习方法, 已经在鸟类分类、人脸识别、日常物品分类等图像识别数据集上达到了超过人类的水平, 同时越来越多的工业界应用开始考虑基于深度神经网络的方法, 以完成一系列图像识别业务. 但是深度学习方法极度依赖大规模标注数据, 这一缺陷极大地限制了深度学习方法在实际图像识别任务中的应用. 针对这一问题, 越来越多的研究者开始研究如何基于少量的图像识别标注样本来训练识别模型. 为了更好地理解基于少量标注样本的图像识别问题, 广泛地讨论了几种图像识别领域主流的少量标注学习方法, 包括基于数据增强的方法、基于迁移学习的方法以及基于元学习的方法, 通过讨论不同算法的流程以及核心思想, 可以清晰地看到现有方法在解决少量标注的图像识别问题上的优点和不足. 最后针对现有方法的局限性, 指出了小样本图像识别未来的研究方向

针对深度学习中ResNet深度卷积神经网络与LeNet-5模型在图像识别、文字识别和语音识别等领域广泛应用，文中对两种模型的运行机理和方式进行了详细阐述，并对两者在实际应用中的表现进行了对比与分析。首先对两种模型的结构和设计分别进行了叙述，并指出了两种模型面对不同问题的优缺点，且为工程实践提供了指导。然后基于分析进一步对两种模型进行了重建和训练，以实现更优的性能。仿真结果表明，ResNet深度卷积神经网络相比LeNet-5模型在实际应用中具有更好的效果。

基于Keras的猫狗识别分类是计算机视觉领域中的图像分类问题，图像分类的过程十分的明确，Kaggle竞赛官网给出的数据集中训练集是已经标记的数据集，提取特征，训练得到分类器。 本实验中，猫和狗的图像数量是相同的，所以是一个平衡的二分类问题，本实验使用12500张猫和12500张狗的图像作为数据预处理的输入，对图像尺寸异常、图像颜色异常和图像标签标注异常进行了处理。其中对于图像标签标注异常图像，采用了创新方法，首先使用预处理模型来进行排查，然后用表现最佳的预处理模型来对训练集的猫和狗的图片进行预测，由于猫狗的种类不平等，故采用分别微调top参数的方法，筛选出标签标注异常的图像，最终设置的参数为：猫top=35,狗top=10。通过这三步异常图像处理，获得新的训练集24964张图像，其中猫图像12482张，狗图像12482张，猫狗图片在数量上还是均衡的，接着将训练集图像重新命名排序，使所有图像的序号是连续的，方便后续处理。数据预处理过后，处理了各种异常图像，训练出一个模型，使用CNN技术，基于AlexNet的5个卷积层和3个全连接层建立了一个简单模型，对给定的猫和狗的图像进行分类。

在安全问题越发严峻的信息化时代，重点区域如景点、交通枢纽场所的人流监控与管理是一个事关经济发展与个人安全的重大议题。文中结合前沿的深度学习技术利用计算机图像处理，开发了基于图像处理的高精度人流密度监控系统，可以有效缓解重点区域的人流管理问题。该系统具有人流密度动态可视化、高密度预警与路径动态规划等特色功能。整个系统采用Python作为开发语言，利用深度学习框架，搭建满足重点区域安防管理的人流监控系统。系统的识别精度在可控范围内、且操作方便，作为人工监控的辅助手段，可以有效地减轻人工压力，并提高对重点区域地管理与疏导。

深度学习是当前人工智能领域广泛使用的一种机器学习方法.深度学习对数据的高度依赖性使得数据需要处理的维度剧增，极大地影响了计算效率和数据分类性能.本文以数据降维为研究目标，对深度学习中的各种数据降维方法进行分析.在此基础上，以Caltech 101图像数据集为实验对象，采用VGG-16深度卷积神经网络进行图像的特征提取，以PCA主成分分析方法为例来实现高维图像特征数据的降维处理.在实验阶段，采用欧氏距离作为相似性度量来检验经过降维处理后的精度指标.实验证明：当提取VGG-16神经网络fc3层的4096维特征后，使用PCA法将数据维度降至64维，依然能够保持较高的特征信息.

深度学习作为一个新的机器学习方向，被应用到计算机视觉领域上成效显著.为了解决分布式的尺度不变特征转换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）算法效率低和图像特征提取粗糙问题，提出一种基于深度学习的SIFT图像检索算法.算法思想：在Spark平台上，利用深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）模型进行SIFT特征抽取，再利用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对图像库进行无监督聚类，然后再利用自适应的图像特征度量来对检索结果进行重排序，以改善用户体验.在Corel图像集上的实验结果显示，与传统SIFT算法相比，基于深度学习的SIFT图像检索算法的查准率和查全率大约提升了30个百分点，检索效率得到了提高，检索结果图像排序也得到了优化.