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人像智能分析指的是对视频或录像中的人像进行结构化和可视化分析,对目标人物进行性别、年龄、发型等特征的智能识别,这项技术在视频侦查中有极高的应用价值。人像识别早期的算法是通过人工提取特征,通过学习低级视觉特征来针对不同属性进行分类学习,这种基于传统方法的模型表现常常不尽如人意。在计算机视觉领域,通过海量图像数据学习的神经网络比传统方法有更丰富的信息量和特征可以被提取。文章尝试通过深度学习技术训练神经网络模型对行人进行检测和识别,对于衣着不同的行人进行智能识别,具有更好的鲁棒性,提升了视频人像识别的准确率,拓展了人工智能技术在身份识别领域的应用。 相似文献
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针对基于规则和统计的传统中文简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的缺点,提出一种基于特征融合的中文简历解析方法,即级联Word2Vec生成的词向量和用BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)建模字序列生成的词向量,然后再结合BLSTM和CRF(Conditional Random Fields)对中文简历进行解析(BLSTM-CRF)。为了提高中文简历解析的效率,级联包含字序列信息的词向量和用Word2Vec生成的词向量,融合成一个新的词向量表示;再由BLSTM强大的学习能力融合词的上下文信息,输出所有可能标签序列的分值给CRF层;再由CRF引入标签之间约束关系求解最优序列。利用梯度下降算法训练神经网络,使用预先训练的词向量和Dropout优化神经网络,最终完成对中文简历的解析工作。实验结果表明,所提的特征融合方法优于传统的简历解析方法。 相似文献
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针对在灰度图像着色领域中,传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题,提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法,以实现改善着色效果,让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性,构建并训练了一个端到端的深度学习模型,对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比,以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后,只需向网络输入一张灰度图片,即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明,引入密集网络后,可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题,所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络(ResNet)等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。 相似文献
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