基于胶囊网络的指静脉识别研究.pdf

车型识别是智能交通系统中的一个重要组成部分,近年来已成为国内外研究热点之一。提出了一种基于特征提取的车型识别方法。该方法首先对车辆图像进行预处理;然后通过图像边缘检测、图像纵横填充、图像修正方法进行车

传统的手势识别系统由特征提取和分类器组成,需要人工设计特征,但很难达到足够满意的效果且耗费大量的时间。将卷积神经网络应用于手势识别,能直接把图像数据输入网络,且不用进行复杂的前期预处理。卷积神经网络拥

语音识别或语言转化成文本的过程包括捕获声波,数字化声波,转换成基本的语言单位或者音素,根据音位和语境构建词语,分析词语,保证拼写正确,并且保证与听到的词语保持一致。该文把人工智能和神经网络技术应用到语

为了提高数字识别的准确性和可靠性,将BP神经网络应用于数字识别,并考察了网络结构对系统实时性、识别效果的影响以及初始权值对收敛速度的影响,选取了最佳的隐层节点数和权值初始化函数,实现了基于BP神经网络

目的和目的：本研究旨在记录下肢中常见的静脉，比较患侧和性别，并关联多普勒检查结果和深静脉血栓形成（DVT）的阶段。材料和方法：描述性回顾性研究，对46例已经诊断出的下肢DVT病例进行了回顾性研究。结果

基于改进卷积神经网络的年龄和性别识别研究，艾心，罗群，近年来随着计算机技术的发展，人脸年龄和性别识别在身份认证等领域有了越来越多的应用，然而基于图像的年龄和性别识别在真实场景

针对语音情感的动态特性,利用动态递归Elman神经网络实现语音情感识别系统。通过连接记忆上时刻状态与当前网络一并输入,实现Elman网络模型的状态反馈。基于此设计了语音情感识别系统,该系统能在后台修改

针对代数曲线分段逼近的误差函数，展开深入的理论分析，给出了由误差公式确定误差界的一般算法。定义了一种新型误差，它具有几何意义直观、计算比较简单的特征。结合数值实例，验证了新型误差的实用价值。

基于BP神经网络手写数字识别的研究，曾希君，于博，手写数字识别技术是当今社会研究的热点问题，介于手写数字识别近几年来广泛应用社会的各个领域，越来越多的学者对手写数字识别进

针对单项生物特征在网络身份认证过程中，可能由于用户身体受到伤病或污渍的影响而导致系统无法正常识别、合法用户无法登录的问题。提出了将多种生物特征用于网络身份认证的方法，并对相关技术进行了探讨。