本文旨在研究基于人工智能的水果图像识别与分割算法。通过使用深度学习和图像处理技术,本文提出了一种可自动识别和分割水果图像的算法。该算法能够准确地识别不同种类的水果,并将其从背景中分割出来。为探索算法的有效性,我们进行了一系列实验,并取得了令人满意的结果。我们希望该算法能够为水果行业提供有力的技术支持,提升水果质量检测的准确性和效率。
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针对当前语义分析技术在语句情感分析中将重点放在整句话的情感倾向建模方面,而忽略了词汇的情感倾向问题。文中提出了一种增强卷积神经网络的语义分析方法。该方法以每句语言中各个片段的情感评分作为目标,通过多层
基于深度学习的图像识别,图像分割、图像特征提取、分类器识别这三步骤。而由于文本信息的特殊性,没有固定的形状和合理的目标分界线,传统的图像识别方式 要识别自然场景下的文本信息是相对比较困难的。
ImageComparerUI——基于Java语言实现的相似图像识别,基于直方图比较算法。importjava.awt.BorderLayout;importjava.awt.Color;import
包含了图像的很多处理功能,灰度化,滤波,图像分割等高斯滤波可以选择卷积核的大小和形状,自己可以进行训练,可以求得图像的大小,面积,质心等很多信息。在MFC加入很多子对话框,可以调用子对话框,很好用。
本项目基于基于Aforge的图像识别程序,主要应用于识别产品刻印文字,编码号码等,涉及到图像旋转,图像切割,图像灰度处理,二值化处理,图像尺寸处理,图像匹配等算法的编写和应用。源码为原创,仅供学习用途
利用VB语言编写的图像识别技术,采用直方图法进行图像匹配,准确率高,且能够同时处理多张图片。不仅适用于图像识别,也可以应用到其他领域的数据分析和处理中。
这是一个我在去年上完慕课网课之后做的毕设项目,仅供大家参考。
基于卷积神经网络的图像识别研究
摘要:BP神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力,因而在数字图像识别领城有若广泛的应用。本丈在经典BP神经网络的基本算法的基础上,对BP算法的参数设1进行了优化,实现了一种基于分类的改进BP神经网络
针对智能身份管理系统中的指纹图像识别问题,提出了一种在形状上下文特征提取算法的前提下,基于多种现有度量算法相结合的联合度量策略的图像识别机制。首先,描述了基于形状上下文的指纹图像的特征提取过程;其次,
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