级联的卷积神经网络人脸检测方法.pdf

深度卷积神经网络在车牌和人脸检测领域的应用研究

针对遥感图像中的目标检测问题,采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取,针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。为了解决遥感图像目标旋转角度较大的问题,将空间变换网络融入超

随着计算机技术的发展,融合计算机视觉、机器学习、深度学习等技术的火灾图像处理技术得到了广泛的研究和应用。针对传统图像处理方法预处理过程复杂且误报率高等问题,提出一种基于深度卷积神经网络模型进行火灾检测

提出了一种基于卷积神经网络和XGBoost的摔倒检测算法。采用基于squeeze-and-excitation模块的YOLO-v3算法对图片进行人体区域检测,在此基础上使用人体姿态估计网络获取人体关节

卷积神经网络在目标检测方向的发展，讲解r-cnn,fast-rcnn,faster-rcnn,

重点介绍了基于卷积神经网络的目标检测（RCNN）以及语义分割，该方法在在比赛中获得冠军，引起轰动，后来出现的改进版本，准确率达到70%。

卷积神经网络是一种基于深度学习的算法，在图像检测方面有着广泛的应用。通过对图像进行分割、特征提取和分类等操作，可以实现高效、准确的目标检测。卷积神经网络的基本原理及其在图像检测中的应用，并详细讲解了相

深度学习的卷积神经网络CNN用于做人脸检测等CV算法的C++库。

在该项目中，基于Python的开发环境，使用Pycharm和Python3.6，结合卷积神经网络算法，设计了一套人脸识别系统，主要用于监测驾驶员的疲劳状态并进行及时预警。监测范围涵盖打哈欠、眨眼、点头

传统的卷积神经网络目标检测算法需要使用大量的数据来对网络参数进行训练,会花费大量的时间,并且森林火灾数据属于小样本数据。基于此,提出一种基于迁移学习的卷积神经网络森林火灾检测算法,该算法采用迁移学习的