经过深入研究,本论文基于卷积神经网络的方法来实现服装识别分类模型的研究。我们针对现有的一些问题,采用了一些新的技术来提高识别准确率,并且在实验中进行了验证。本文的研究结果显示,该方法可以有效地提高服装
基于MATLAB的语音情感特征提取与识别研究。内容详细,适合写作论文参考
针对目前在噪音环境下语音识别系统性能较差的问题,利用RBF神经网络具有最佳逼近性能、训练速度快等特性,分别采用聚类和全监督训练算法,实现了基于RBF神经网络的抗噪语音识别系统。聚类算法的隐含层训练采用
基于语音信号的时变特性,提出了一种新型神经网络语音识别方法——小波混沌神经网络方法,即把小波变换和混沌特性引入到神经元,构成小波混沌神经网络,将这种神经网络用于语音识别,并与常用的BP神经网络识别方法
研究论文-基于神经网络的语音识别系统
提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆(LSTM)神经网络的深度学习网络结构。采用特征融合的方法,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接,对特征通过卷积进行融合,将获得的矢量信息输入LSTM单
卷积神经网络已成功应用于人脸识别,但是其提取的人脸特征忽略了局部特征。为了提取更加全面的人脸特征,提出一种将人脸特征融合与卷积神经网络结合进行人脸识别的算法。该方法将人脸图像经离散余弦变换后所获得的低
针对传统去雾算法需要人工提取特征,对比度低、信噪比低等问题, 提出一种基于多特征融合的卷积神经网络去雾算法。利用卷积神经网络算法模拟人类视觉系统对雾天图像进行层次化处理, 实现自动提取特征。算法采用直
传统的冯·诺依曼架构在处理语音等复杂信息时能效较低,神经形态电路更适合于语音等复杂信息的智能处理。常用的音频场景识别方式中的长时特征和短时特征都有其不足之处,卷积神经网络可通过训练提取适合后续分类任务
卷积神经网络CNN研究的相关文章指导,为学者提供一些思路,CNN当前较火热,不断被用于更多的领域,包含图像处理,图像分类,目标检测等等。
