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在不同证件审核场景中,由于存在年龄跨度、装扮及样本缺乏等因素的影响,使得现有方法难以适应不同证件照下的人脸识别,无法满足实际应用要求。为解决上述问题,提出一种基于深度卷积神经网络的不同证件照识别方法。该方法对VGG网络做出适应于不同证件照识别的改进,实现端到端的自主学习人脸特征,消除年龄跨度、装扮等因素的影响,并且可将训练参数减少为原网络结构的〖SX(〗1〖〗6〖SX)〗,使得在保证识别精度的同时,模型训练时间大幅减小。实验结果表明,该方法在高校毕业审核场景下的自建数据集和CAS-PEAL-R1公开数据集上训练后,验证准确率和召回率较原始方法分别提高了6.29个百分点和7个百分点,能够满足多种应用场景下的不同证件审核需求。 相似文献
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课程评价是课程建设改革中的重要环节,其不仅能监控课程质量,还能帮助教师改进潜在的教学问题,把握课堂价值导向。传统的课程评价方案主要通过课程目标和考核成绩等定量信息,为教师提供课程质量改进依据。为了增加课程评价的全面性,应把学生对课程质量的反馈作为课程质量评价的重要组成部分。目前,通过数据调研平台发布调查问卷是学生反馈的重要方式,但现有的平台缺乏针对教学过程的深度研究和优化,存在调查问卷设计繁琐、教师调研工作量大、数据查询分析困难、可视化形式单一等缺陷。文中开发了一套以“评价—反馈—改进”的机制为核心的数据调研分析系统,其具有提供问卷的智能构建与调研数据分析的功能,并针对实际教学需求构建了用户友好的可视化界面,解决了教师在课程持续改进中忽视学生反馈以及数据“收集难,统计难,分析难”的问题。该系统在临沂大学2020级软件工程(校企合作)一班Python程序设计课程上进行了使用,通过对比实验发现,使用该系统提供的分析数据能够为教师在课程速度、课程内容、课程改良上提供帮助。 相似文献
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