基于深度神经网络的场景识别算法研究随着深度学习技术的飞速发展，深度神经网络已成为当前最受关注和应用的技术之一。基于深度神经网络的场景识别算法已成为计算机视觉领域的一大热点，具有极高的实用价值和广阔的应用前景。本文将针对基于深度神经网络的场景识别算法进行研究和探讨。一、场景识别算法概述场景识别是指对人类所处环境的感知和理解能力。场景识别算法的目的是将输入图像分成不同的场景类别，比如室内、室外、街道、...

基于卷积神经网络的图像识别算法实现近年来，随着人工智能技术的不断发展和完善，使得机器可以像人一样进行语音、图像等数据的处理和识别。其中，图像识别技术的应用逐渐被广泛关注。那么，如何使用基于卷积神经网络的图像识别算法来实现图像识别呢？一、卷积神经网络卷积神经网络是一种深度学习算法，由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层主要负责特征提取，池化层可以对特征进行降维处理，全连接层用于输出分类结果。二、...

基于卷积神经网络的图像识别及分类研究随着计算机技术的发展和 AI 技术的快速普及，图像识别已经成为了人工智能领域的一个核心应用。基于卷积神经网络的图像识别及分类研究已经成为了一个热门话题，并且正在逐渐向各个领域渗透。一、卷积神经网络的基础原理未识别的网络卷积神经网络是一种人工神经网络的模型，在图像处理领域有着广泛的应用。它的基本原理是通过多次卷积操作，逐层提取图像特征，并将这些特征汇总起来进行分类...

基于神经网络的人脸识别系统随着科学技术的不断发展和进步，人工智能不再是电影和小说的幻想，而是成为了现实中的一种技术。基于神经网络的人脸识别系统是人工智能领域的一个重要研究方向之一。本文将从人脸识别的基本原理出发，介绍基于神经网络的人脸识别系统的实现原理、技术应用以及存在的问题和挑战。一、人脸识别的基本原理人脸识别是一种生物特征识别技术，根据人脸图片和视频流中的脸部特征来对人进行识别。人脸识别的基本...

• 65•交通标志识别是智能交通系统的一个重要研究方向，也是未来无人驾驶发展的关键一环。特别是针对存在外部因素影响的情况下，比如光照、遮挡等，一个准确性高、鲁棒性强的交通标志识别系统急需出现，可以有效的减少交通事故的发生，保障人身安全和社会财产。本文介绍了交通标志识别技术的发展背景，交通标志相关数层输出自己想要的结果，图1所示为卷积神经网络示意图。利用卷积神经网络来进行交通标志识别也取得了丰硕的成...

基于人工神经网络的图像识别技术随着科学技术的不断进步，人工智能已经成为了一个不可忽视的领域。在人工智能的应用中，图像识别技术被广泛使用，其应用范围包括智能安防、无人驾驶、医学检查等。而基于人工神经网络的图像识别技术，是人工智能图像识别技术的一种重要形式。本文将就基于人工神经网络的图像识别技术展开阐述。一、人工神经网络人工神经网络（artificial neural network）可以看做是生物神...

基于卷积神经网络的人脸识别研究与实现    基于卷积神经网络的人脸识别研究与实现    一、引言    随着人工智能技术的迅猛发展，人脸识别技术正逐渐渗透到我们的日常生活中。它已广泛应用于安防、金融、教育、社交娱乐等领域。而人脸识别的核心技术之一就是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。本文旨在...

物联网技术  2021年 / 第12期400 引 言随着微电子机械系统（MEMS ）、机器学习等技术的快速发展，同时人们对健康状况的关注和对更高生活品质的追求，使得基于惯性传感器的人体活动识别成为当下热门的研究课题。基于惯性传感器的人体活动识别技术在辅助老年人生活、医疗保健、体育运动和人机交互等方面[1]发挥着重要作用。用于人体活动数据采集的惯性传感器主要由加速度计、陀螺仪和磁力计等构...

深度神经网络语音识别系统快速稀疏矩阵算法未识别的网络一. 背景1.1语音识别、深度神经网络与稀疏矩阵运算深度神经网络(DNN)已经广泛应用在当代语音识别系统中，并带来识别率的极大提高。一个典型的深度神经网络如图1所示，其中包含一个输入层，多个隐藏层，一个输出层，每层有若干个结点，每个结点的输入由前一层的结点的输出经过线性叠加得到，并通过一个线性或非线性的激励函数，形成该结点的输出。图1 DNN结构...

基于深度卷积神经网络的图像识别算法研究随着科技水平的不断提高，人工智能已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。其中，计算机视觉技术作为人工智能的重要组成部分，已在许多领域得到了广泛的应用，例如：安防监控、人脸识别、自动驾驶、医学影像诊断等等。那么，如何实现对图像进行快速准确的识别成为了研究的重点。现在，基于深度卷积神经网络的图像识别算法（Deep Convolutional Neural Netwo...

基于BP神经网络的人脸识别技术研究人脸识别作为一项重要的生物特征识别技术，已经被广泛应用于安全监控、人员考勤、金融交易等场景中。而神经网络作为人工智能领域的重要分支，也被越来越多的人应用到人脸识别技术中。其中，基于反向传播（BP）神经网络的人脸识别技术因其准确率高、鲁棒性强等特点备受研究者的关注。一、BP神经网络概述BP神经网络是一种多层前馈神经网络，其结构包括输入层、隐层和输出层。其中，输入层接...

基于人工神经网络的裂缝识别与预测技术研究裂缝是建筑物中常见的一种缺陷，它不仅会破坏建筑物的结构，还可能危及人的生命安全。因此，裂缝的识别和预测技术显得尤为重要。近年来，人工神经网络已被广泛应用于裂缝识别和预测技术的研究中。一、神经网络概述神经网络是一种模拟人脑的计算模型，它由神经元和连接它们的突触组成。神经元接受来自其他神经元的输入信号，然后将这些信号综合起来，产生一个输出信号。神经网络的学习依赖...

神经网络在人脸识别中的应用近年来，随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术也越来越成熟。而神经网络作为重要的人工智能技术之一，正发挥着越来越重要的作用。本文将从以下几个方面展开，探讨神经网络在人脸识别中的应用。一、神经网络是什么神经网络是一个由多个节点组成的数学模型，它们之间有着复杂的连接关系。神经网络的设计思想借鉴自人脑的神经元网络，通过模拟人脑神经元之间的信息传导，来实现机器学习和人工智能技术...

基于深度神经网络的无线信号解调技术研究随着科技的发展，无线通讯成为了现代化社会中不可或缺的一部分。在无线通讯中，信号的解调是至关重要的环节。如今，随着深度学习技术的快速发展，基于深度神经网络的无线信号解调技术逐渐成为了一个热门话题。下面将简单探讨该技术的发展历程、研究成果以及未来可能的拓展。一、技术发展历程早在20世纪80年代，人们就开始研究基于神经网络的无线信号解调技术。但由于当时计算机硬件水平...

基于卷积神经网络的植物病害识别技术研究植物病害一直是农业生产中的一个重要问题，对农作物的健康生长和高产高效产生了极大的威胁。因此，研究如何快速而准确地识别植物病害显得尤为重要。由于植物病害的种类繁多，传统的人工识别方法存在效率低下、准确度不高的问题，因此人们开始尝试利用计算机视觉技术来解决这一难题。本文将介绍基于卷积神经网络的植物病害识别技术研究。一、卷积神经网络的基础知识卷积神经网络（Convo...

利用深度神经网络解决面部表情识别问题随着人工智能技术的不断发展和完善，深度学习已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域，并取得了令人瞩目的成果。而在人机交互领域中，面部表情识别也是人工智能应用的一个重要方向。利用深度神经网络实现面部表情识别，不仅可以提高系统的精度和实时性，还可以使人机交互更加自然舒适。本文将介绍如何利用深度神经网络解决面部表情识别问题。一、面部表情识别的背景和意义...

基于神经网络的二维码图像识别研究未识别的网络随着信息时代的发展和移动支付的兴起，二维码已经成为人们生活中的必备工具。它不仅可以为我们提供快捷的支付方式，还可以实现身份认证、门禁开关等功能。但是，在使用过程中，二维码的识别准确率和识别速度也成为人们关注的问题。为了提高二维码的识别效率和准确率，研究人员开始探索基于神经网络的二维码图像识别技术。一、 二维码的识别方法二维码的识别方法主要分为两类：图像处...

基于神经网络的手写数字图像识别手写数字图像识别是一项具有挑战性的技术领域，它涉及到识别数字手写笔迹的能力。在过去的几十年里，许多学者、研究人员和开发者都致力于开发出更加准确、高效、稳定的手写数字图像识别系统。近年来，随着深度学习技术的日益成熟，越来越多的研究人员开始尝试基于神经网络的手写数字图像识别技术。与传统方法相比，基于神经网络的手写数字图像识别技术可以更好地处理复杂的特征、提升识别准确率和速...

未识别的网络基于卷积神经网络在菜单识别的应用作者：段枕贞 吴珺泓 朱雅薇 邓清佩来源：《现代信息科技》2020年第19期        摘 要：菜单图像分割是进行菜单识别的首要步骤，分割的准确性会影响菜单识别的效果。该文对线下餐饮店菜单识别不准确问题进行研究，利用深度学习的卷积神经网络技术对餐饮店菜单进行识别。首先利用数字图像处理技术对拍照菜单图片进行预处理...

基于卷积神经网络的楼梯识别顾昊;曲毅【摘 要】深度学习发展至今已经在诸多领域展现出卓越的性能,利用卷积神经网络进行图像识别是当前深度学习的重要应用之一.运用卷积神经网络对大量楼梯图片进行网络训练,使机器人在识别楼梯或类似障碍物时能自主攀爬.采用当前主流深度学习框架Caffe,使用卷积神经网络AlexNet和ResNet对楼梯图片集进行训练和测试.实验得出,ResNet的识别准确率为96.5％,Al...

基于深度神经网络的物体识别技术研究及应用未识别的网络随着科技的不断发展，人工智能技术已经越来越成熟，其中基于深度学习的神经网络技术得到了广泛的应用，尤其是在物体识别领域。在现代社会中，物体识别技术已经融入了许多领域，如机器人、自动驾驶、安防监控等。本文将探讨基于深度神经网络的物体识别技术，包括其原理、应用及未来发展前景。1、深度学习神经网络技术简介深度学习是一种机器学习的方法，通过构建神经网络来建...

基于深度神经网络的图像识别技术研究未识别的网络随着人工智能领域的不断发展，深度神经网络已成为图像识别技术的重要组成部分。基于深度神经网络的图像识别技术不仅在医疗、智能交通、安防等领域有着广泛应用，也在互联网领域中大放异彩，成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。在基于深度神经网络的图像识别技术中，深度学习是一项重要的研究领域，基于深度学习的图像识别技术不仅可以快速高效地处理大量数据，还可以自适应地学...

基于卷积神经网络的行为识别技术研究近年来，随着机器学习技术的不断发展，基于卷积神经网络的行为识别技术也日渐成熟并广泛应用于各个领域。本文将从理论与实践两方面，介绍基于卷积神经网络的行为识别技术的研究现状和前景。一、理论基础卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种前馈人工神经网络，主要用于处理二维数据（例如图像）的任务。相较于其他神经网络模型，CN...

使用卷积神经网络CNN进行图像识别在当代科技发展的时代背景下，图像识别技术的应用越来越广泛，在人脸识别、自动驾驶、安防监控等领域都有着重要的地位和作用。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习模型，已经成为图像识别领域的热门算法，并在多个任务中表现出。本文将重点探讨如何使用卷积神经网络CNN进行图像识别。一、卷积神经网络简介卷积神经网络（...

人工智能及识别技术本栏目责任编辑：唐一东基于卷积神经网络的古文字识别系统设计与实现陈盈祾，潘玉霞（三亚学院信息与智能工程学院，海南三亚572000）摘要：古文字作为中国上下五千年以来的使用文字，记录了我国从古至今的文化发展历史，对于我国的历史文化研究具有十分重要的作用。对古文字的识别能够将那些珍贵的文献材料转换为电子文档，便于这些珍贵文献材料的保存和传播。该文将深度学习中经典的卷积神经网络技术应用...

基于BP神经网络地图符号的识别在数字化的时代，地图符号辨识成为了一个重要的研究领域。随着人们对地图信息需求的增加，对地图符号的自动识别得到了广泛的关注。近些年来，基于BP神经网络的地图符号识别成为了研究的热点，其准确率和实时性得到了较好的保证。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，广泛应用于诸多领域的问题求解中。它通过不断调整神经元之间的权值，使得输出与实际值的误差最小化。在地图符号识别中，B...

基于神经网络的无人机图像识别研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，无人机图像识别技术得到了大力发展。利用无人机拍摄的图像数据，可以通过计算机视觉和深度学习的技术手段，实现对特定目标的高效自动检测、定位和识别。这种技术既可以应用于公共安全领域、军事侦查领域，也可以用于人类生活领域，让无人机成为了一种具有广泛应用前景的智能化工具。本文将以神经网络为基础，探讨无人机图像识别的相关研究及其发展方向。一、...

基于神经网络的OCR文字识别技术研究随着科技的不断进步，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术也在逐步提升。OCR技术是将印刷体或手写体文字转换为可编辑文本或机器可读的格式，使得计算机可以对其进行分析和处理。基于OCR技术，越来越多的移动设备已经支持将图像上的文字转换成文本，比如扫描全球乱码小说或者收据都能实现文本化。近年来，神经网络技术的发展对于O...

基于深度卷积神经网络的目标识别技术随着人工智能技术的飞速发展，深度学习越来越受到人们的关注。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种特殊的神经网络模型，已经在图像处理、语音识别、自然语言分析等领域取得了很好的效果，应用广泛。本文主要探讨基于深度卷积神经网络的目标识别技术。1. 卷积神经网络简介CNN是一种前馈神经网络，常用于图像和视频处理。该算...

基于神经网络的心电信号识别算法研究近年来，神经网络技术的飞速发展，使得它在各种领域得到了广泛的应用。其中，神经网络在信号识别方面的成功应用，也引起了人们的极大关注。在医学领域，神经网络已经成功地应用于心电信号识别领域，为心血管疾病的诊断和提供了可靠的依据。本篇文章将就基于神经网络的心电信号识别算法的研究进行讨论。一、 心电信号的基本特征心电信号是一种非常重要的生物电信号，它记录了人体心脏的电活...