检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:唐凤仙[1] 罗富贵[1] 张绿云[1] Tang Feng-xian;Luo Fu-gui;Zhang Lv-yun(Hechi University,Hechi 546300,Guangxi Zhuang Autonomous Region,China)
机构地区:[1]河池学院,广西河池546300
出 处:《科学与信息化》2021年第29期110-113,共4页Technology and Information
基 金:2021年广西中青年教师能力提升项目,项目名称:深度学习在图像识别上的应用研究,项目编号:2021KY0620;2021年广西中青年教师能力提升项目,项目名称:深度学习下的人脸识别技术研究,项目编号:2021KY0619。
摘 要:伴随着高新科技智能化的不断发展,深度学习作为重要研究方向在人工智领域得到突飞猛进的发展。基于深度学习的图像识别通过提取特征进行分类,具有识别率高、鲁棒性强的特点。文章首先探讨深度学习的基本原理,并讨论其在人脸识别、遥感图像分类、跌倒检测、交通图像识别和字符图像识别等五个方面的应用进行研究,以期能为图像识别的快速发展这一长期目标提供相应的参考。With the continuous development of high-tech intelligence,deep learning,as an important research direction,has been developed rapidly and greatly in the field of artificial intelligence.Image recognition based on deep learning is classified by extracting features,which has the characteristics of high recognition rate and strong robustness.The article first discusses the basic principles of deep learning,and discusses its applications in five aspects:face recognition,remote sensing image classification,fall detection,traffic image recognition,and character image recognition,in order to provide corresponding references for long-term goals of rapid development of image recognition.
分 类 号:TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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