基于卷积神经网络的图像分类技术研究

自行建立的数据集主要是为了进行现场人脸的收集，这种方式与机场中人脸数据收集的情况非常的相似，准备了400对正样本、400对负样本，进行实验。在这种情况下，得到的图像的相似程度，就是输入的数据，之后，

参照经典的卷积神经网络模型 Ｌｅｎｅｔ－５的结构，提出一种适用于该数据集的CNN结构

传统的高光谱图像分类大多只考虑地物的光谱信息,而忽略了空间信息,现有的空谱联合分类方法难以有效提取空间邻域信息。针对上述问题,提出了一种卷积神经网络和稀疏字典联合学习的算法。现有稀疏编码方法大多仅考虑

探究了基于卷积神经网络的句子级别的中文文本情感分类，模型以文本经过预处理后得到的词向量作为输入。传统的卷积神经网络是由线性卷积层、池化层和全连接层堆叠起来的，提出以跨通道卷积层替代传统线性卷积滤波器，

基于TextCrnn（卷积-循环神经网络）的简单文本分类，通过简单的文本预处理，对训练样本进行简单的分词去停，然后搭建好我们的卷积-循环神经网络，环境是Keras，也可以用2.0版本以下的tensor

卷积神经网络被广泛应用于图像分类领域，但它也可以用于文本分类任务。本工具基于Yoon Kim（2014）的论文"Convolutional Neural Networks for Sentence C

简介 近年来，随着社交平台和社交媒体的兴起，自动年龄和性别分类对于越来越多的应用程序变得越来越重要。然而，现有方法在真实世界图像上的性能依然显著不足，特别是与人脸识别这一相关任务的巨大性能提升相比。这

神经网络图像压缩是图像压缩和神经网络领域的主要研究方向之一,基于多层前馈神经网络的压缩算法在神经网络压缩算法中最有代表性。本文结合国家某科研项目对该类算法的硬件实现进行研究,具有重要的理论和实用价值。

提出了一种基于Gabor变换、KPCA和神经网络的图像分类方法。首先对图像进行Gabor滤波,获得不同方向的特征参数;然后提取图像的KPCA作为图像的特征,最后利用神经网络进行分类。通过对实验分类结果

**各位同学上一节课我们介绍了信号上面的卷积运算,并且从信号上面的一个卷积运算类推到我们这里的二维图片上面一个卷积运算,也就是说,从一个核到一个整个图片之间,一个这两个函数之间的,做一个积分,然后形成