一、前言 随着深度学习技术在智能驾驶、智慧金融、智能制造、智慧农业、智慧医疗、智能家居等领域的逐步应用，作为引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能的产业化已经取得了显著的效果，显示出带动性很强的“头雁”效应。图像识别技术作为深度学习一个重要应用，是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图
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2023-10-20 09:52:03
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如何通过人工神经网络实现图像识别神经网络实现图像识别的过程很复杂。但是大概过程很容易理解。我也是节选一篇图像识别技术的文章，大概说一下。图像识别技术主要是通过卷积神经网络来实现的。这种神经网络的优势在于，它利用了“同一图像中相邻像素的强关联性和强相似度”这一原理。具体而言就是，在一张图像中的两个相邻像素，比图像中两个分开的像素更具有关联性。但是，在一个常规的神经网络中，每个像素都被连接到了单独的神
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2023-09-05 10:29:49
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卷积神经网络（Keras）修改学习率：利用tensorflow的Keras模块我们可以建立我们自己定义的卷积神经网络模型，但是一般不会触碰到学习率这个问题，一般默认的学习率都是0.001激活层dropout大致步骤，使用方法：dropout 是神经网络用来防止过拟合的一种方法，很简单，但是很实用。基本思想是以一定概率放弃被激活的神经元，使得模型更健壮，相当于放弃一些特征，这使得模型不过分依赖于某些
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2024-08-10 10:53:50
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python卷积神经网络识别物体介绍函数卷积：tf.nn.conv2d(...)池化函数：数据集实现导入数据预处理建立模型训练可视化评估，预测代码 介绍模型：函数卷积：tf.nn.conv2d(…)参数： input：输入，4维（[batch,in_height,in_width,in_channels]），类型float32或float64。 filter：卷积核，（[filter_heigh
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2023-10-23 10:30:02
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实验原理BP算法由数据流的前向计算(正向传播)和误差信号的反向传播两个过程构成. 正向传播时,传播方向为输入层→隐层→输出层,每层神经元的状态只影响下一层神经元. 若在输出层得不到期望的输出,则转向误差信号的反向传播流程. 通过这两个过程的交替进行,在权向量空间执行误差函数梯度下降策略,动态迭代搜索一组权向量,使网络误差函数达到最小值,从而完成信息提取和记忆过程.实验目的通过学习BP神经网络技术，
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2023-11-29 17:55:00
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最近研究了一些卷积神经网络方面的知识，研究了CNN算法实现图像识别，做一些总结。图像识别技术是人工智能的一个重要领域，它是对图像中的对象进行识别，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。近几年，图像识别有了进一步发展，并应用到许多场景中。而且随着智能化的发展，越来越多的人意识到，利用计算机高速的计算能力来解决生活中一些高难度和高风险的问题，能够节约人力资源，提高执行效率，图像识别是智能化的表现之一，
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2023-08-08 01:39:16
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计算机视觉笔记总目录
1. 什么是神经网络人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN）。是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别输入层，输出层以及隐藏层。其中每层的圆圈代表一个神经元，隐藏层和输出层的神经元有输入的数据计算后输出，输入层的神经元只是输入
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2023-10-09 06:44:30
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神经网络分类多层神经网络：模式识别相互连接型网络：通过联想记忆去除数据中的噪声1982年提出的Hopfield神经网络是最典型的相互连结型网络。联想记忆当输入模式为某种状态时，输出端要给出与之相应的输出模式。如果输入模式与输出模式一致，称为自联想记忆，否则，称为异联想记忆。Hopfield网络结构上，Hopfield神经网络是一种单层互相全连接的反馈型神经网络。每个神经元既是输入也是输出，网络中的
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2023-09-04 10:54:44
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目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献??4 Matlab代码?1 概述车牌识别问题作为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一,受到越来越多人们的关注。 本文通过对车牌识别系统中车牌定位、图像预处理、字符分割、字符识别四个关键环节的分析研究,设计了一个完整的车牌识别系统,并在MATLAB环境下进行了仿真模拟。 在车牌的定位部分,本文采用的是基
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2023-12-07 15:48:14
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神经网路识别手写（Mnist）前言本文是之前我们实现的神经网路对手写体识别的一个实践。使用的数据是经典的Mnist数据。 下载链接为： http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/deep/data/mnist/mnist.pkl.gz官网地址是http://yann.lecun.com/exdb/mnist/数据读取这里直接使用别人提供的读取函数。# -*- codin
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2023-08-13 14:54:07
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文章目录0 项目说明1 项目说明2 车牌字符库的建立2.1 图像的缩放技术2.2 字符的保存2.3 基于BP神经网络的字符识别3 项目工程 0 项目说明基于颜色和BP神经网络的车牌定位和识别系统提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放1 项目说明本系统车牌字符识别技术主要包括三部分内容：车牌定位、字符分割及字符识别。车牌通过摄像机等电子设备，变成一幅图像后，如何在这幅图像中准确找到
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2024-01-08 15:11:36
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神经网络实现手写字符识别系统 一、课程介绍 1. 课程来源 本课程核心部分来自《500 lines or less》项目，作者是来自 Mozilla 的工程师 Marina Samuel，这是她的个人主页：http://www.marinasamuel.com/ 。项目代码使用 MIT 协议，项目文档使用http://creativecommons.org/licenses/by/3.
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2024-05-12 18:54:47
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摘要：在人脸识别技术不断发展的今天，人们已经不局限于能够识别出人脸，更主要的侧重于人脸识别的准确性和高效性。人脸识别主要分成3个步骤人脸检测、特征提取、识别分类，其中识别分类的方法决定了是否能够正确识别出人脸。BP神经网络具有正向传播和反向传播的特性，从而保证了分类的准确性，所以本文中笔者主要研究如何在MATLAB中把BP神经网络应用在人脸的识别分类上。关键词：人工神经元网络；BP神经网络；mat
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2023-11-08 22:10:28
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本文是对陈耀丹、王连明的基于卷积神经网络的人脸识别方法的理解。 摘要：实现了一种基于卷积神经网络的人脸识别方法，该网络由两个卷积层，两个池化层、一个全连接层和一个softmax回归层组成，它能自动提取人脸特征并进行分类，网络通过批量梯度下降法训练特征提取器和分类器，各隐层应用“dropout”方法解决了过拟合问题，应用于ORL和AR人脸数据库的人脸识别率分别达到99.50%和99.62%，识别单
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2023-08-04 23:27:16
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6 人工神经网络汉字识别系统6.1 电脑能“变成”人脑吗计算机能够识字，也能够识别话音，辨别气味，实现某种通常与人类智能有关的功能。但是严格地说，现代的计算机并没有智能，只不过运算速度很高，能够执行人们事先精心编制的程序，完成规定的任务而已。也就是说，现代计算机的性能还不理想，抗干扰能力还较差，不能很好适应工作环境的变化，不像人脑那样能随机应变，去伪存真，去粗存精，具有高超的分析问题和解决问题的能
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2023-10-11 15:44:12
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分析数据样例：假设给出如下数据1000张60*186*3大小的图片（电脑太慢，数据就不弄多了）数据下载连接：识别分析
识别流程分析
我们通过倒推顺做的方式去考虑，首先分析目标值，目标是识别验证码，而验证码里面包含数字和字母，并且是多个（训练的数据集是四个字母或数字的组合），假设一个验证码为"w2cm"，我们拆开来讲，是"w"得概率是多少，"2"得
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2023-09-15 08:03:12
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1.算法描述1.读入多张图像，对图像进行去噪、二值话、裁剪、细化等预处理 2.特征提取：首先将汉字分为横竖撇捺4个分量，然后对每个分量图像进行4×4弹性网格的划分，（也可以用其他更好的特征提取的方法，但一定要注释清楚），这样每一个字都有4×4×4=64维数据作为小波神经网络的输入数据。 3.小波神经网络训练：对每一个汉字用100个不同人的字体进行训练（最好根据小波神经网络的算法
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2023-10-03 08:58:28
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一、背景去年写过一篇关于用c++实现mnist手写数字识别的神经网络的文章，当然，这里是最基本的bp神经网络。不知不觉一年多的时间就悄悄溜过去了。《神经网络实现手写数字识别（MNIST）》《再谈神经网络反向传播原理》以上就是之前的相关文章链接。 其识别的正确率大约为94%，其训练用时大约90秒。 后来又学习了一段时间之后，知道了一些可以优化加速的方法，所以准备在原有c++代码的基础上实现加速优化。
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2024-02-26 18:42:34
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阅读文献：王芫. 基于深度神经网络的人体运动姿态估计与识别[D].电子科技大学,2020. 文章目录一、绪论1、研究背景2、相关介绍3、研究内容二、人体姿态评估系统理论研究1、姿态估计和动作估计2、人体姿态坐标集（1）估计三维空间坐标集（2）估计二维空间坐标集3、人体姿态估计模型（1）CPN（级联金字塔网络）（2）Deep-Pose（3）Open-Pose（4）模型比较与分析1）估计时间比较2）
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2023-11-28 15:33:58
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1月30日消息，尽管手机终端上各种语音助手的混战正如火如荼，但对于一些有着浓重口音的用户而言，语音助手的体验似乎远没有宣传的那么好：语音助手听不懂自己的话，这才是最大的问题。事实上，对于普通话语音识别而言，南腔北调的口音确实是一个巨大的挑战。随着语音数据的积累和语言模型的丰富，语音识别已经逐渐由象牙塔走进人们的生活，而口音则是语音识别进门之前的最后一个堡垒。这个堡垒可能会随着最近几年在语音识别领
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2023-11-04 18:51:51
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