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1.
基于LBP和深度学习的非限制条件下人脸识别算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
提出一种在非限制条件下,基于深度学习的人脸识别算法。同时,将LBP纹理特征作为深度网络的输入,通过逐层贪婪训练网络,获得良好的网络参数,并用训练好的网络对测试样本进行预测。在非限制条件下人脸库LFW上实验结果表明,该算法较传统算法(PCA、SVM、LBP)识别率高;另外,在Yale库和Yale-B库上也获得较高识别率,进一步说明以LBP纹理特征作为网络输入的深度学习方法能够对人脸图像进行准确识别。  相似文献
2.
基于显著性局部定向模式和深度学习的鲁棒人脸识别   总被引:2,自引:2,他引:0  
针对传统人脸识别算法特征提取不充分和对噪声敏 感的问题,提出了一种基于显著性局部定向模式(SLDP)和深 度学习(DL)的人脸识别算法。首先基于信息的显著性提出一种改进的SLDP人脸描述方法,在 利用局部井型 领域梯度信息的基础上,使用两组梯度值中各自最大值和次大值的方向编码成二位八进制数 ,从而形成改进的 SLDP编码,通过统计选出最具有显著性的SLDP编码作为特征向量;然后将改进的SLDP编码作 为深度神经网 络(DBN)的输入,通过逐层贪婪训练网络,获得良好的网络参数,并用训练好的网络对测试 样本进行预测。仿真实验表明, 本文所提出的人脸识别算法相对于传统识别算法识别率高,并且在对抗噪声方面比其它算法 更具有鲁棒性。  相似文献
3.
大数据下的基于深度神经网的相似汉字识别   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对传统相似手写汉字识别系统(SHCCR)受特征提取方法的限制,提出采用深度神经网(DNN)对相似汉字自动学习有效特征并进行识别,介绍相似字符集生成方法和针对相似汉字识别的深度神经网络的具体结构,研究对比不同的训练数据规模对识别性能的影响.实验表明,DNN能有效地进行特征学习,避免了人工设计特征的不足,与传统基于梯度特征的支持向量机(SVM)和最近邻分类器(1-NN)方法相比,识别率有较大的提高;且随着训练样本增加的同时,DNN在提高识别性能上表现得更为优秀,大数据训练对提升深度神经网络的识别率作用明显.  相似文献
4.
一种新的多尺度深度学习图像语义理解方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
如何在深度学习中融合 图像的多尺度信息,是基于深度学习的视觉算法需要解决的一个关键问题。本文提出一种基 于多尺度交替 迭代训练的深度学习方法,并应用于图像的语义理解。算法采用卷积神经网络(CNN)从原始 图像中提取稠密性特征 来编码以每个像素为中心的矩形区域,将多个尺度图像交替迭代训练,能够捕获不同尺度下 的纹理、颜色和 边缘等重要信息。在深度学习提取特征分类结果的基础上,提出了一种结合超像素分割的方 法,统计超像 素块的主导类别,来校正分类错误的像素类别,同时描绘出目标区域边界轮廓,完成最终的 语义理解。在Stanford Background Dataset 8类数据集上验证了本文方法的有效性,准确 率达到77.4%。  相似文献
5.
传统的浅层学习神经网络虽然结构简单,算法速度快,但错误率较高,且容易陷入局部最小.文中采用深度结构的深度置信网,优化基于传统BP神经网的初始值,以获得较好的检测结果,并利用Dropout技术改进BP网络隐层单元,获得较快的运算速度.实验证明,经过DBN和Dropout改善后的网络错误率有明显降低,并且算法实时性得到了一定改善.  相似文献
6.
为解决基于外观模型和传统机器学习目标跟踪易出现目标漂移甚至跟踪失败的问题,该文提出以跟踪-学习-检测(TLD)算法为框架,基于增强群跟踪器(FoT)和深度学习的目标跟踪算法。FoT实现目标的预测与跟踪,增添基于时空上下文级联预测器提高预测局部跟踪器的成功率,快速随机采样一致性算法评估全局运动模型,提高目标跟踪的精确度。深度去噪自编码器和支持向量机分类器构建深度检测器,结合全局多尺度扫描窗口搜索策略检测可能的目标。加权P-N学习对样本加权处理,提高分类器的分类精确度。与其它跟踪算法相比较,在复杂环境下,不同图片序列实验结果表明,该算法在遮挡、相似背景等条件下具有更高的准确度和鲁棒性。  相似文献
7.
计算机技术和通信技术的迅猛发展,促使移动教学和深度学习在教育领域成为新的研究热点。首先阐明了深度学习的内涵和特征,并依此为理论基础,研究和探讨了深度学习在移动推荐系统中的应用,实现移动推荐系统的设计。  相似文献
8.
稀疏编码(Sparsecoding)作为深度学习的一个分支,在机器学习领域取得了多个方面的突破。本文将探索如何将spamCoding结合到图像检索的多个模块中,利用SparseCoding的优点来提高检索的效果。  相似文献
9.
选取了自然场景中的交通标志为研究对象,采集了大量实景图像作为训练样本和测试样本,采用一种新型的深度学习模型MPCNN(Max-pooling Convolutional Neural Networks)进行识别实验,实验结果表明,深度学习方法在交通标志识别上不需要任何人工特征提取模型预先提取特征,直接对原始图进行训练学习就能取得较高的识别效率。  相似文献
10.
文章结合笔者十年的计算机教学经验,从计算机学科自身相关性、与其它学科相关性及如何利用计算机相关性改善计算机学习三方面,阐述教师应不断地发现、运用计算机相关性思想使学生把知识学活,通过已知知识学习新知识,灵活运用,增强自学能力、创新能力。  相似文献
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