图像识别论文(2021最新范文6篇),数字图像处理论文.docx
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1、图像识别论文2021最新范文6篇,数字图像处理论文本篇论文目录导航:【】 图像辨别论文2021最新范文6篇【】【】【】【】随着科学技术的进步,越来越多的高新技术被应用在了人们的生产生活当中,这在推动当代社会发展的同时,也让人们的生产,生活方式发生了很大的改变,十分是人脸辨别技术以及视频处理技术的发展和应用,将会对当代社会的发展产生更为深远的影响。以下为搜索整理的图像辨别论文6篇,供大家参考阅读。图像辨别论文:基于ResNet算法的垃圾图像辨别分类研究内容内容摘要:伴随着社会发展和生活质量稳步提高,垃圾怎样处理问题显得尤为重要。该研究采用深度神经网络算法对实际生活场景中的40种垃圾图片进行辨别分
2、类,通过优化ResNet算法提升辨别精度,辨别率为99.4%。为合理解决垃圾分类的难题,有效提升资源利用率,减少环境污染提供一定的理论根据。本文本文关键词语语:垃圾分类; ResNet算法;图像辨别;Abstract:with the development of society, the quality of people s life has been steadily improved, and the problem of garbage disposal has become increasingly apparent. In this study, the deep neural
3、network algorithm is used to recognize and classify 40 kinds of garbage images in real life scenes. The recognition accuracy is improved by optimizing RESNET algorithm, and the recognition rate is 99.4%. In order to solve the problem of waste classification, improve the utilization rate of resources
4、 and reduce environmental pollution, a certain theoretical basis is provided.0 引言根据有关部门的统计分析,我们国家每年产生生活垃圾逾4亿吨,成为世界垃圾大国之一。就当下形势而言,不管是燃烧、填埋或者生物处理都存在着很多困难。2022年6月,就垃圾分类工作做出明确指示,着重强调施行垃圾分类是社会文明水平的一个主要具体表现出。国内各个地方生活垃圾分类标准固然不同,但一般能够分成下面四类,分别是可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾,而且每个类别下又包含若干子类别,种类繁多且特别复杂1。因而,怎样实现垃圾自动辨别分类已
5、然变成急于解决的首要问题。早期,国内外学者们只是将经典的图像分类算法应用于垃圾图像分类中,但是这种方式方法需要手动获取图像的部分特征,例如:形状、颜色、纹理等,再利用分类器辨别。随着卷积神经网络的迅速发展,深度学习的相关算法被应用于机器视觉、形式辨别等领域。在国内,郑海龙等人使用SVM方式方法对建筑垃圾辨别分类做了大量研究;向伟等利用分类网络CaffeNet,通过改变卷积核的大小和网络层数,令它应用在采集的1500张水面垃圾数据集上辨别,最后正识率为95.75%。2022年,华为通过举办垃圾图像分类竞赛组建了容量为一万多张的数据集,进而加快此领域的发展速度。国外方面,2020年,Alex Ne
6、t2获得了Image Net图像分类竞赛的:一种概率神经网络在图像辨别中的应用方式方法内容内容摘要:图像辨别精度的高低直接影响着态势感悟系统的性能,针对在复杂异构环境中提取图像关键要素难以辨别的问题。该文提出了一种概率神经网络辨别图像的方式方法。应用这种方式方法,首先,该文通过粗糙集属性约简原始数据,过滤掉冗余属性;然后,该文使用概率神经网络这种模型对提取的数据集进行分类训练。这是一种有效、可行的图像辨别方式方法,与其传统方式方法相比,该方式方法明显地提高了图像辨别的准确性,为图像辨别态势评估和预测提供了有力的理论保障。本文本文关键词语语:概率神经网络;图像辨别;人工智能;1 背景世界上很多事
7、物都有一定的构造,我们能够用它来组织思想。我们使用心理数字线组织其他类型的信息,最明显的就是数字。概率神经网络应用到网络空间安全1,图像的辨别中。概率神经网络的一个定义特征是它们的词表征,是高维的实值向量,在这种构造中,词被一些学习到的查找表lookup-table转换成实值向量,这些向量被用作一个神经网络的输入,其主要优势是其分布式表征实现了一定水平的泛化,而使用经典的n-gram语言模型是不可能办得到的。作为概率神经网络中一种概念,数量大小可表征在单一维度上即在一条心理数字线上,一般来讲,小数字、坏的、悲戚、不道德、年轻表征在这条线的左侧,大数字、好的、开心、高尚、年老等表征在右侧。牛津大
8、学实验心理学系Luyckx和Summerfield等人在e Life杂志上发表文章,他们做健康训练实验,将被试6个不同颜色的驴子照片与六种不同的奖励概率联络起来,通过试误,被试学会了根据驴子获得奖励的可能性对它们进行排序。Luyckx等人将被试驴子观察大脑活动与观察数字1-6时的大脑活动进行比拟。驴的EEG活动形式对应于它们在心理数字线上的数字。因而,驴子1以最低的奖励概率,产生了类似于数字1的大脑活动形式,以此类推,产生了类似于对应数字的大脑活动形式。实验表示清楚,我们不是以非构造化的方式学习,而是利用过去关于刺激之间的关系知识来组织新的信息,这种现象称为构造对齐。Luyckx等人的研究结果
9、表示清楚人类是通过对世界构造的一般理解来学习新事物,这对教育和人工智能有着重要意义。例如,人教授计算机了解项目之间的关系,而不是孤立地学习项目,计算机可能会更有效地学习。新工科中人工智能中的机器学习是研究训练计算机的学习行为。深度学习是属于机器学习,人工神经网络的研究促进了深度学习的发展,深度学习有多种模型,华而不实,多个隐藏层的多层感悟器是一种深度学习的模型2。建立模拟人脑进行分析学习的神经网络是研究深度学习的动力源泉,图像辨别、声音辨别、文本辨别等都是模拟人脑的运行机制来分辨辨别的3。在深度学习的理论下,机器能够模拟人的活动,例如视听和考虑等,克制了人脑的一些局限性,进而人工智能相关技术有
10、了突飞猛进的发展4。香港中文大学的多媒体实验室是最早应用深度学习进行计算机视觉研究的华人团队。20世纪40年代,美国数学家W.Pitts和心理学家W.McCulloch初次提出人工神经网络的概念。1957年,F.Rosenblatt提出了一种新的人工神经网络感悟器模型,使用最小二乘法或者是Hebb学习规则来训练感悟器模型的参数,这也是当下提出时间最早且构造最简单的人工神经网络模型。之后又出现了新的感悟器模型Mark I,这是第一个通过硬件实现的模型,标志着人工神经网络的计算开场向硬件方向发展。感悟器采用的是阈值型激活函数,这是只要一层神经元的前向人工神经网络。通过对数据的提取训练之后获得网络权
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