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传统算法进行驾驶员疲劳驾驶识别,无法避免由于图像质量较差造成的眼睛瞳孔位置和直径无法确定的缺陷,降低了驾驶员疲劳驾驶识别的准确率.本文提出了一种基于眼睛与面部表情关联性算法的驾驶员疲劳驾驶识别方法.提取驾驶员眼睛与面部表情特征,计算驾驶员眼睛与面部表情特征关联性概率,克服了传统算法的弊端.实验表明,这种算法能够提高驾驶员疲劳驾驶识别的准确率,取得了令人满意得效果. 相似文献
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针对部分遮挡的人脸表情识别,提出了一种基于部分遮挡判断的人脸表情识别方法：首先对包含表情信息的静态图像进行Gabor小波变换,提取表情特征矢量,然后用最大相关分类器对特征矢量分类。实验表明,该方法对局部遮挡的人脸表情识别有较强的鲁棒性。 相似文献
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面部表情识别是模式识别中的一个非常重要却复杂的课题。首先分析了面部表情识别研究的意义和难点。然后对目前主要的面部表情识别方法进行了论述。最后对其未来的发展方向进行了展望。 相似文献
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首先对比Hilbert变换构建的解析信号进行时频分析的方法,探讨了基于决策理论的模拟调制方式识别方法。然后在分析该方法缺陷的基础上,提出了基于神经网络的识别方法。神经网络(NN)在进行信号识别时,主要是依据谱峰位置的不同,小波变换在这里则相当于一个数学显微镜,反映信号类别与谱峰位置间的必然联系。利用小波变换并结合简单的三层BP神经网络,即可提取更加精确的待识别信号的时频特征。 相似文献
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研究了用于交通标志识别的小波神经网络模型,并描述了相应的算法,给出实验结果。实验结果表明,采用不变矩提取道路交通标志的特征,再利用训练速度快、优化性能好的小波神经网络作为分类器对交通标志识别具有很好的分类能力,对实现交通标志的精度识别提供了有力的支持。与传统的BP神经网络识别方法相比,小波神经网络的训练速度更快和识别率更高,能够满足在车辆自主导航系统中对交通标志识别的要求。 相似文献
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首先对比Hilbert变换构建的解析信号进行时频分析的方法，探讨了基于决策理论的模拟调制方式识别方法。然后在分析该方法缺陷的基础上，提出了基于神经网络的识别方法。神经网络（NN）在进行信号识别时，主要是依据谱峰位置的不同，小渡变换在这里则相当于一个数学显微镜，反映信号类别与谱峰位置间的必然联系。利用小波变换并结合简单的三层BP神经网络，即可提取更加精确的待识别信号的时频特征。 相似文献
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<正>为提高人脸表情识别效果,提出基于迁移学习和数据增强技术的人脸表情识别方法。在ResNet50卷积神经网络的基础上,保留了愿网络的卷积层并设计了全新的全连接层。对数据集的训练集图片使用Keras中翻转、偏移、旋转等方式达到数据增强,在相同参数和实验环境下,对7种人脸表情的分类效果优于AlexNet、GoogleNet模型。实验结果：基于迁移学习的ResNet50模型在FER2013的测试集上对各类表情的平均识别率为68.7%,达到了主流识别效果。 相似文献
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Gabor滤波器在面部表情识别领域已经广泛应用,并取得了良好的分类结果。Log-gabor是对Gabor滤波器的改进,应该将其应用在面部表情识别当中。对JAFFE表情库中的图像进行特征提取,并采用基于稀疏表示分类方法进行分类,比较分别使用Gabor和log-Gabor滤波器得出的识别率。 相似文献
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针对传统方法的人体动态行为智能识别方法存在识别率较低等问题,提出基于神经网络的人体动态行为智能识别方法。对人体动态行为数据预处理,并构建人工神经网络模型,实现人工神经网络训练以及特征提取;将视频的光流图像放置于卷积神经网络模型中,获取图像的时域特征;融合人工神经网络特征与时域特征,并将其放入SVM中进行类别划分,实现基于神经网络的人体动态行为智能识别。仿真实验研究结果表明,所提方法能够有效提升人体动态行为识别准确率,并且整个方法的综合性能较好。 相似文献
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文章提出了一种基于神经网络的人脸图像识别方法.这种方法利用主元分析法提取人脸图像的人脸特征(矢量),在径向基神经网络(RBFNN)上实现对人脸图像的分类识别. 相似文献
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对储粮害虫进行分类识别是非常必要的,本文阐述了利用计算机数字图像处理技术提取静态储粮害虫图像的一阶灰度统计量特征、灰值游程矩阵的纹理特征以及几何形状特征,采用BP神经网络技术对特征进行分类和识别的主要技术和方法.该方法为储粮害虫的分类识别开辟了新的途径. 相似文献
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基于改进神经网络的图像生物特征识别方法 总被引：2，自引：0，他引：2
在图像的固定生物特征识别过程中,传统的识别方法针对像素质量不高的问题,很难建立完整的寻优计算过程,识别效果不好。提出基于改进神经网络算法的图像特征识别方法。通过量子计算对神经网络进行优化,优化神经网络在特征识别中的阀值确定过程,完成图像识别。实验结果表明,利用改进的算法进行图像特征识别,能够极大的提高生物特征识别的准确性,扩展了应用的范围。 相似文献
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本文在分析工程图知识特点的基础上,提出采用人工神经网络的方法表示其知识,使用BP神经网络实现工程图形符号的知识表达,并设计了基于BP的工程图符识别方法,把识别过程转化为网络内部权值计算过程。 相似文献
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BP神经网络因具有自学习、自适应、大规模并行处理等特点而广泛应用于遥感影像分类中,但是该方法训练时容易陷入局部极小值,且收敛速度较慢,针对这些不足提出一种基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法。本文以双台子河口湿地为研究对象,以Landsat-8 OLI影像为数据基础,利用相容粗糙集理论对样本数据集进行预处理,将得到的数据作为新的训练样本,在Matlab软件平台下建立BP神经网络的湿地覆被分类模型,进行湿地覆被信息提取,将分类结果与单纯的BP神经网络以及粗糙集样本属性约简预处理的分类结果进行比较分析。结果表明,基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法可以剔除训练样本中的噪声数据,提高网络的训练成功率,缩短网络的收敛时间,分类效果较好,其总体精度达到91.25%,Kappa系数为0.8969,比单纯的BP神经网络分类结果高7.92%和0.0926,比粗糙集样本属性约简预处理方法的分类结果高3.03%和0.0357,是一种有效的湿地覆被分类方法。 相似文献
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针对在线医疗社区问答文本复杂程度高、结构化程度低的特点,结合卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)两种深度学习模型以及条件随机场(CRF)模型,提出一套适用于在线医疗问答文本的实体识别方法并进行验证.将问答文本进行清洗和BIO标注后,分别用CNN和BiLSTM进行字级别的特征抽取,将通过两种模型抽取到的特征进行融合后放入CRF中训练出实体预测模型,再将问答文本放入训练好的模型中,得到最终的实体识别结果.以关于乳腺癌疾病问答文本为例,研究结果表明,运用该方法得到的识别结果优于其他模型,且识别准确率达到92.3％、召回率达到89.3％、F值达到90.8％. 相似文献
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《资源科学》2016,(8)
BP神经网络因具有自学习、自适应、大规模并行处理等特点而广泛应用于遥感影像分类中,但是该方法训练时容易陷入局部极小值,且收敛速度较慢,针对这些不足提出一种基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法。本文以双台子河口湿地为研究对象,以Landsat-8 OLI影像为数据基础,利用相容粗糙集理论对样本数据集进行预处理,将得到的数据作为新的训练样本,在Matlab软件平台下建立BP神经网络的湿地覆被分类模型,进行湿地覆被信息提取,将分类结果与单纯的BP神经网络以及粗糙集样本属性约简预处理的分类结果进行比较分析。结果表明,基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法可以剔除训练样本中的噪声数据,提高网络的训练成功率,缩短网络的收敛时间,分类效果较好,其总体精度达到91.25%,Kappa系数为0.8969,比单纯的BP神经网络分类结果高7.92%和0.0926,比粗糙集样本属性约简预处理方法的分类结果高3.03%和0.0357,是一种有效的湿地覆被分类方法。 相似文献
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面部识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一,如何进行好面部识别工作对于生活、生产都有着十分重要的意义。本文提出一种基于特征点提取的面部识别方法,在得到已知图像和待识别图像以后,先对其进行边缘提取和点特征提取,然后基于提取的特征点进行灰度模板匹配,通过图像匹配的结果对图像进行识别。 相似文献