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卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种源于人工神经网络（Neural Network，NN）的深度机器学习方法，近年来在图像识别领域取得了巨大的成功。C
简单实用的专利，程序简单易懂，应用起来非常的方便。
介绍了一种基于结构光和双目视觉的焊缝三维重建方法。该方法利用轮廓点曲率提取激光条纹的轮廓关键点,再由所提取的关键点计算轮廓横截面法向量。并根据激光条纹服从正态分布的特点,借助灰度重心法提取条纹中心线。
以轴承故障诊断为应用背景,基于低维投影能够反映原高维数据某些特征的思想,提出了一种基于投影的特征选择方法。该方法利用遗传算法找到最能反映样本分类特性的投影方向,并利用该方向剔除与投影值无关的特征指标,
回顾近年来国内外植物叶片分类的研究进展，指出传统方法存在的缺陷。简述卷积神经网络在图像分类的优势，为了简单高效地对植物叶片进行识别，提出一种基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNe
本文档从最基础的原理着手，介绍了使用CNN卷积神经网络进行图片分类，是利用深度学习通过卷积神经网络进行图片分类比较不错的参考资料。
基于彩色条纹结构光的物体三维重建方法。一种新的基于结构光的彩色条纹编码方法完成彩色投影图案的设计，将投影投射到待测量物体表面后,需要对获得的图像进行颜色区分来获得代码信息。
一种基于复合卷积神经网络模型的手势图像识别算法研究;摘 要;研究意义;研究现状简介;主要研究工作;提出的复合手势识别模型流程图如下图所示;卷积神经网络简介;卷积层;激励层;池化层;池化过程示意图;全连
针对传统基于机器学习的流量分类方法中特征选取环节的好坏会直接影响结果精度的问题,提出一种基于卷积神经网络的流量分类算法。首先,通过对数据进行归一化处理后映射成灰度图片作为卷积神经网络的输入数据,然后,
在开集协议下设计了一种基于角度距离损失函数和密集连接卷积神经网络的人脸识别算法, 以实现深度人脸识别。所设计的网络结构使用基于角度距离的损失函数, 让人脸特征的区分度更高, 符合特征的理想分类标准。同
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