一、深度学习技术简介 深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术,可以通过模拟人类大脑神经元之间的相互连接和相互作用,来实现图像、语音等大量数据的自动识别和学习。深度学习技术中最具代表性的算法是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)。 二、基于深度学习技术的图像处理算法 1. 图像分类 图像分类...
一、深度学习算法 深度学习算法是一种基于神经网络的方法,其可以通过对大量数据的训练学习到数据的特征和模式。传统的机器学习算法中,需要专家手工提取特征,而深度学习算法可以自动提取特征,较好地解决了传统算法的缺陷。 深度学习算法的核心是多层神经网络。其中,卷积神经网络是处理图像最常见的神经网络。 二、大型图像...
以下是一些基于深度学习的时序图像分析与处理算法的研究方向：视频分类和动作识别：这是一个重要的研究方向，其中的关键是理解视频中的动作和活动。3D CNN和时空卷积网络（Temporal Convolutional Networks，TCN）已经被广泛应用于这个任务。此外，Transformer模型，如ViT（Vision Transformer）和TimeSformer，也在视频分类任务上...
本文将对基于深度学习的光学图像处理进行研究和探讨。 一、深度学习的基本概念 深度学习是机器学习的一种重要方法,其核心是利用人工神经网络进行学习。人工神经网络模拟了人类大脑进行信息处理的过程,通过多层次的计算单元对数据进行学习和训练,提取有用的特征信息。深度学习具有自动化学习、自动化特征提取等特点,可以极大...
据悉，微美全息正在研究基于深度学习和图像融合的边缘检测算法，通过对图像进行多尺度分析和特征提取，提高边缘检测的精确度和效率，解决边缘检测精细化和检测精度低的问题。基于深度学习和图像融合的边缘检测算法是一种利用深度学习技术和图像融合方法进行边缘检测的算法。具体来说，该算法使用卷积神经网络对原始图像进行特征...
第一,人体目标提取。由于背景的复杂多变,本文采用自适应的背景建模法建立稳定的背景模型,并用背景减除法获得人体运动目标。针对提取出的人体目标存在的阴影和空洞,分别采用色彩空间转换的方法对阴影进行检测和消除,采用区域填充和形态学滤波对人体目标图像进行平滑处理。第
深度学习图像处理目标检测缺陷识别应用人工智能技术对航拍采集的巡检图像进行目标检测和缺陷识别已成为现代电力巡检的发展趋势.文中基于深度学习技术提出了一种改进的识别算法,通过改进Faster-RCNN模型,结合HSI颜色特征提取,实现图像实时处理与输电线路的各类常规故障识别.将航拍图片归一化处理,RGB颜色模型转化为HSI颜色模型,...
深度学习在图像处理中的应用——基于深度学习的视频帧预测算法研究.pdf,分类号 密级 注 1 UDC (题名和副题名) The Application of Deep Learning in Image Processing ——Research on Video Frame Prediction Algorithm Based on Deep Learning A Master Thesis Submitte
在图像修复领域,研究人员和工程师们利用各种算法和技术来解决不同类型的图像损坏问题。其中包括传统的基于插值、滤波和复原技术,以及基于机器学习、深度学习的先进方法。传统方法通常用于处理简单的图像修复任务,而机器学习和深度学习技术则在处理更复杂的图像修复问题时表现出色,例如使用卷积神经网络(CNN)进行图像超分辨率...
基于BP神经网络的图像识别在体育运动检测应用基于改进神经网络算法的数据挖掘技术在体育成绩预测应用基于粒子群优化算法的视频图像处理在体育动作识别应用基于卷积神经网络的体育视频识别基于深度学习算法的可穿戴设备在篮球运动姿态识别应用基于机器学习的体育多媒体教学平台设计基于云计算的机器视觉系统在体育运动实时跟踪应用...