沙特里亚尔图像识别 演示版 概述 这是一个简单的图像分类Flask应用程序,在Keras API的顶部进行了培训。 经训练的模型( cnnModel.h5 )拍摄图像(沙特阿拉伯里亚尔)作为输入,并从
基于深度卷积神经网络的图像检索研究
基于改进概率神经网络的纹理图像识别,对搞图像识别的人很有用。
本文介绍了目前常用的几种基于神经网络的图像识别方法,根据图像识别的特点,提出了利用BP网络、径向基函数两种神经网络图像识别模型,分别给出了两种模型的学习算法和具体应用技术。
神经网络相关论文,对该技术在图像识别方面的应用有实际的指导作用~
采用Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-和HCO3-六种常规水化学指标作为矿井突水水源识别的依据,利用Piper三线图分析了各充水水源水化学特征,筛选出适用于模型构建的样本。运用SPS
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
基于遗传算法的神经网络车牌字符识别方法,屈鸿,王晓斌,本文将遗传算法与神经网络结合起来进行车牌字符训练和识别。根据神经网络的特点,对遗传算法的选择、交叉和变异算子进行了改进,
针对肺结节特征复杂且不明显,难以精确诊断出胸片中是否含有肺结节的问题,提出将深度神经网络应用于肺结节分类识别之中。首先通过将胸片灰度一致化,减少由于不同设备导致胸片亮度与灰度的差异；其次采用不同的数据
