【人脸识别】基于matlab小波不变矩人脸识别【含Matlab源码 1355期】

真正的与旋转, 平移和尺度无关的。较高阶的矩对于成像过程中的误差, 微小的变形, 摄像机的非线性和摄像机位置的不理想等因素非常敏感。所以相应的不变矩基本上不能用于有效的物体识别。 在Hu[5]的不变矩组中, 只有两个不变矩φ1, φ2是基于二阶矩的, 其余φ3～φ7都是基于三阶矩的。即使是基于二阶矩的不变矩φ1

《深度学习之图像识别：核心技术与案例实战》 ——1.2.3 感受野与池化

Field）是卷积神经网络的重要概念之一，当前流行的物体识别方法的架构大都围绕感受野的设计。　　从直观上讲，感受野就是视觉感受区域的大小。在卷积神经网络中，从数学角度看，感受野是CNN中某一层输出结果的一个元素对应输入层的一个映射，即Feature Map上的一个点所对应的输入图上的区域，具体示例如图1

浅谈人脸识别算法

主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。1.基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2.基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。3

基于Transformer的人脸识别

《Python人脸识别：从入门到工程实践》 ——1.2　人脸识别发展状况

动回溯识别系统。但是，这部分人脸识别方法仍然需要研究人员的高度参与，例如在人脸识别过程中需要引入操作人员的先验知识，识别过程并没有完全摆脱人工的干预。第三阶段：自动人脸识别阶段只有将识别过程自动化才可以真正达到人脸识别的效果。而这项技术的发展，离不开机器学习的发展。早期的自动人脸

深度学习案例分享 | 手写数字识别 - PyTorch 实现

0) # 将图像的通道值置换到最后的维度，符合图像的格式 plt.imshow(images_example ) plt.show() 2.模型架构 这里我们使用只有一个隐藏层的多层感知机（MLP）来进行手写数字的识别。 模型架构如下图所示。 这里定义了两层的的神经网络，第⼀层是隐藏层，它包含

基于函数服务的图片识别应用

体验项目：基于函数服务的图片识别应用体验感受：轻松掌握了这项技能，蛮不错的体验服务，跟着教程就轻松掌握了函数流的图片体验过程，方便了图片的识别技术应用，有很广阔的应用场景。体验截图：首先需要华为云账号并完成实名。需要为当前函数设置委托，您需要将委托设置具有访问IAM的权限。设置权限2， 创建函数，使用空白模版3

《深度学习之图像识别核心技术与案例实战》—1.2.2 卷积与权值共享

积核会训练成待提取的特征，例如识别飞机，那么卷积核可以是机身或者飞机机翼的形状等。　　卷积核与原始图像做卷积操作，符合卷积核特征的部分得到的结果也比较大，经过激活函数往下一层传播；不符合卷积特征的区域，获得的数值比较小，往下传播的程度也会受到限制。卷积操作后的结果可以较好地表征该

【芯片识别】基于matlab GUI形态学 PCB板芯片识别【含Matlab源码 1820期】

拍摄图像会产生随机的扰动，图像有一定的噪声，为消除掉图像中的无关信息，对图像进行预处理。 1.1 灰度化 为降低运算量，需要将拍摄的三通道的RGB图像转化为单通道的灰度图像。采用加权平均法的灰度化方法，其中心理学灰度公式根据人眼对RGB三色的敏感程度选择不同的权重： 式（1）

【手写数字识别】基于matlab CNN网络手写数字识别分类【含Matlab源码 1286期】

他特征的卷积核，来匹配识别出来老鼠的其他部分。卷积层的作用其实就是通过不断的改变卷积核，来确定能初步表征图片特征的有用的卷积核是哪些，再得到与相应的卷积核相乘后的输出矩阵 2.2 池化层工作原理 池化层的输入就是卷积层输出的原数据与相应的卷积核相乘后的输出矩阵 池化层的目的：

基于深度学习的行为识别（Deep Learning-based Action Recognition）

深度学习算法中的基于深度学习的行为识别（Deep Learning-based Action Recognition） 近年来，深度学习算法在计算机视觉领域取得了巨大的突破。其中，基于深度学习的行为识别成为研究的热点之一。本文将介绍深度学习算法在行为识别方面的应用，并探讨其优势和挑战。

基于Googlenet深度学习网络的交通工具种类识别matlab仿真

员行为动作识别中取得了显著的成果。   原理 1.1 深度学习与卷积神经网络（CNN）        深度学习是一种机器学习技术，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的神经元之间的连接，实现对数据的学习和特征

深度学习典型模型

些模式识别任务上得到优越的性能。至今，基于卷积神经网络的模式识别系统是最好的实现系统之一，尤其在手写体字符识别任务上表现出非凡的性能。 深度信任网络模型 DBN可以解释为贝叶斯概率生成模型，由多层随机隐变量组成，上面的两层具有无向对称连接，下面的层得到来自上一层的自顶向下的有向连

【语音识别】基于matlab GUI智能语音识别门禁系统【含Matlab源码 596期】

一、案例简介 本文基于Matlab设计实现了一个文本相关的声纹识别系统，可以判定说话人身份。 1 系统原理 a 声纹识别 这两年随着人工智能的发展，不少手机App都推出了声纹锁的功能。这里面所采用的主要就是声纹识别相关的技术。声纹识别又叫说话人识别，它和语音识别存在一点差别。 b

【印刷字符识别】基于matlab OCR印刷字母+数字识别【含Matlab源码 287期】

印刷体数字和英文字母识别算法开发 首先, 改进汉字识别算法, 必须充分考虑即将要开发的识别算法所要面对的识别对象与原有算法所面对的识别对象之间的区别。原算法是面对变形较大、笔划比较稠密的手写汉字, 而所开发的算法面对的是字形比较固定、笔划比较稀疏的小写数字, 相对来讲, 识别对象简单了很多。而且识别字符集也小了不少

基于yolov2深度学习网络的螺丝螺母识别算法matlab仿真

在工业自动化和质量控制领域，准确且高效的螺丝螺母识别至关重要。深度学习方法，特别是基于卷积神经网络（CNN）的目标检测技术，因其卓越的特征提取能力，成为解决此类问题的有效手段。YOLOv2作为实时目标检测领域的代表模型，以其端到端的预测方式、高精度与实时性，在螺丝螺母识别任务中展现出显著优势。  

基于opencv的haar训练自己的识别器

么区别，都可以达到效果。在很多博客中都说这两个exe文件时opencv自带的，这是没错的，但是低版本的opencv中有这两个文件，高版本的opencv中没有,这也是我前面说推荐低版本opencv的原因。寻找这两个文件真是要了我们命，而且他们还需要 各种依赖，而网上的很多这个包还需要某某积分下载，着实让人头疼。

【水果蔬菜识别】基于matlab GUI形态学水果蔬菜识别【含Matlab源码 919期】

识别仅仅基于水果的轮廓曲线特征或者颜色特征,识别精度不高,分类效果较差。近年来,随着计算机技术的提升和新型算法的提出,出现了一些基于模式识别算法的较新方法,比如基于卷积神经网络的水果识别系统和基于深度学习的水果图像识别系统。 最初,深度学习是为了解决图像识别问题而提出的;如今,深