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搜索资源列表

  1. DCT

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  2. 本文设计基于DCT的人脸识别系统,首先结合当今人脸识别的背景和发展状况讨论了人脸识别的研究内容及在各方面的应用;然后研究了人脸识别进行预处理,讨论了人脸识别预处理的其他方法,分析各种方法的利弊,最后采用DCT(离散余弦变换)实现人脸图像预处理中的降维处理;接下来对人脸图像的特征提取进行了研究,简单叙述了几何特征提取和代数特征提取,同时深入研究了基于DCT和PCA变换的人脸图像特征提取,从而实现是否对人脸识别系统识别率有所提高的研究;对于分类器的选择,本文对两种分类器进行了探讨,即最近邻分类器和B
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:413.05kb
    • 提供者:刘文珍
  1. Neural-network-electronic-courseware

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  2. 有关神经网络方面的电子课件,里面描述了神经网络的法杖以及在图像处理方面的应用,有实例,能够让你对神经网络在图像处理领域里的使用有很深入的了解-For neural networks of electronic courseware, which describes the wand and the neural network in image processing applications, there are examples that can give you the field of n
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-19
    • 文件大小:5.31mb
    • 提供者:lubaihua
  1. FaceRecognitionBased-OnDeepLearning

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  2. 本文运用深度神经网络的方法克服姿态变量和图像分辨率的影响,提出了一种多姿态的人脸超分辨识别算法并在实验数据集上获得了良好的性能表现。另外本文利用深度信念网络探索正面人脸图像和侧面人脸图像的映射,方法放松了深度信念网络的输入也输出之间绝对相等,而只是保证其高层含义上的相等。实验表明了使用深度信念网络可以学习到侧面人脸图像到正面人脸图像的一个全局映射,但是丢失了个体细节差异。本文还提出了基于深度网络保持姿态邻域进行姿态分类的方法,在学习过程中,我们保证了同一个姿态下的人脸图像应该与同一姿态下的多张图
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-26
    • 文件大小:9.27mb
    • 提供者:cen
  1. kinect-for-image-achieve

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  2. 同时采集Kinect的深度图像和彩色图像,并且可实时将同一时刻采集的两种图像保存到相应目录.-Simultaneous acquisition Kinect depth images and color images, and save the two kinds of image to the appropriate directory.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2016-03-08
    • 文件大小:22.67mb
    • 提供者:夏辉
  1. rgbd_kinect

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  2. 结合kinect景深图像对视频目标进行跟踪,在vs2010+opencv平台上测试通过。-Combined with kinect depth of field image of the video object tracking on vs2010+ opencv test platform.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2016-03-08
    • 文件大小:8.77mb
    • 提供者:M201372293
  1. DeepLearningApp

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  2. 深度学习在语音识别,图像识别方面的应用介绍余凯老师-In depth study of speech recognition, application of image recognition is introduced the aspects of teacher Yu Kai
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-06-16
    • 文件大小:23.88mb
    • 提供者:supengyu
  1. CUDA-convnet

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  2. HINTON的学生alex写的有关深度学习的图像分类上在cuda上的实现-Image classification HINTON alex students wrote about the depth of learning implemented on cuda' s
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-10
    • 文件大小:1.83mb
    • 提供者:柳下惠
  1. Adaboost_Std_full

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  2. 基于AdaBoost的面部图像男女性别的识别过程。深入的对算法进行了解。-Based on AdaBoost sexes in facial image recognition process. An in-depth understanding of algorithm.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-09
    • 文件大小:1.72mb
    • 提供者:陶思然
  1. DMM

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  2. DMMs提取Kinect人体深度动作图像的方法,是一种将深度图像映射到三个正交直角平面的有效方法。-DMMs extraction depth Kinect body movement image method, the depth of the image is an effective way to map three orthogonal Cartesian plane.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-12-17
    • 文件大小:50.76mb
    • 提供者:Yang
  1. OpenCode_luzhenbo

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  2. [原创]混沌分析,聚类分析,支持向量机,群体智能优化,深度学习(卷积神经网络)Matlab工具箱全开源版本下载 作者: 陆振波 毕业院校:海军工程大学,船舶与海洋工程(水声工程),博士 精通方向:信号处理,图像处理,人工智能,模式识别,支持向量机,深度学习,机器学习,机器视觉,群体智能,非线性与混沌,Matlab与VC++混编,大数据 擅长技能:团队激励,战略规划,企业文化,组织架构,C,C++,Matlab,OpenCV,并行计算,图像处理,智能视觉,卷积神经网络,人脸检测,行
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-09
    • 文件大小:1.76mb
    • 提供者:陆振波
  1. caffe-cvprw15-master

    0下载:
  2. 基于深度学习框架构建用于快速图像检索的二值哈希编码(Construction of binary hash codes for fast image retrieval based on depth learning framework)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-01-10
    • 文件大小:7.06mb
    • 提供者:cumtstrive
  1. 53607900Autoencoder_Code

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  2. 用SAE 深度学习方法做的高光谱图像分析的一个例子。里面有sae方法还有高光谱图像的特征提取过程。(One example of the depth of learning to do with SAE hyperspectral image analysis. There are sae method has hyperspectral image feature extraction process)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-04-19
    • 文件大小:10.27mb
    • 提供者:小回收
  1. 深度学习入门:基于Python的理论与实现.pdf+代码

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  2. 本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。(This book is a true sen
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2019-05-09
    • 文件大小:13.64mb
    • 提供者:wangjindian00
  1. Python深度学习.pdf+代码

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  2. 本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱(Franc?ois Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。(This book is written by Franc
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2019-05-22
    • 文件大小:23.96mb
    • 提供者:wangjindian00
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