深度学习是一种模拟人类大脑思维方式的机器学习方法,它通过构建多层次的神经网络结构,自动学习数据的特征表示。在人脸识别领域,深度学习主要应用于图像分类和特征提取,其中卷积神经网络(CNN)是最常用的模型之一。 2. 人脸识别的流程 人脸识别通常包括以下几个步骤:人脸检测、人脸预处理、特征提取、人脸模型训练和识别。其...
图1 特征类别与总结 但是,深度学习特征提取方法需要大量的标记数据去训练和学习其中特征,应用到新场景时也需要更多的训练工作量。因此,基于手动方法的纹理特征提取的创新还是很有意义的,适用性和普适性更高。目前的纹理特征提取方法总结如下(文章中总结来的): 图2 纹理特征的提取方法 综上所述,统计方法简单,易于实...
TLIG触觉传感器用于基于深度神经网络的纹理触觉感知 人类可以通过手部神经元分析复杂的振动信号来区分物体,这对机器人来说是一个挑战。本研究采用基于卷积神经网的机器学习算法对柔性机械手采集的数据进行处理和分析,实现纹理触觉感知。测试系统由柔性机械手、基于TLIG的触觉传感阵列、编码器、解码器和神经网络组成,该系统用...
相比之下,由深度神经网络驱动的机器视觉系统有时甚至能在固定条件下比人类更好地识别猫,但如果图像中有即使一点点的噪声或颗粒状的图像,人工智能就无法识别。 德国的一个研究小组现在发现了一个意想不到的原因:当人类注意图片对象的形状时,深度学习计算机视觉算法通常会抓住对象的纹理。这一发现在今年5月举行的“学...
TLIG触觉传感器用于基于深度神经网络的纹理触觉感知 人类可以通过手部神经元分析复杂的振动信号来区分物体,这对机器人来说是一个挑战。本研究采用基于卷积神经网的机器学习算法对柔性机械手采集的数据进行处理和分析,实现纹理触觉感知。测试系统由柔性机械手、基于TLIG的触觉传感阵列、编码器、解码器和神经网络组成,该系统用...
TLIG触觉传感器用于基于深度神经网络的纹理触觉感知 人类可以通过手部神经元分析复杂的振动信号来区分物体,这对机器人来说是一个挑战。本研究采用基于卷积神经网的机器学习算法对柔性机械手采集的数据进行处理和分析,实现纹理触觉感知。测试系统由柔性机械手、基于TLIG的触觉传感阵列、编码器、解码器和神经网络组成,该系统用...
TLIG触觉传感器用于基于深度神经网络的纹理触觉感知 人类可以通过手部神经元分析复杂的振动信号来区分物体,这对机器人来说是一个挑战。本研究采用基于卷积神经网的机器学习算法对柔性机械手采集的数据进行处理和分析,实现纹理触觉感知。测试系统由柔性机械手、基于TLIG的触觉传感阵列、编码器、解码器和神经网络组成,该系统用...
研究人员深入思考:到底是什么发生了变化,即使只是加入很少的噪点,也会发生如此大的变化?答案是纹理。当你在很长的时间段内添加许多噪点,图中对象的形状基本不会受到影响;不过即使只是添加少量噪点,局部位置的架构也会快速扭曲。研究人员想出一个妙招,对人类、深度学习系统处理图片的方式进行测试。
深度学习 图片人脸识别 纹理特征 人脸图像分析 脸部是每个人都具备的,而且是区别于其他人的最重要的外貌特征。人脸检测是指采用一定的策略对任意一幅给定的图像进行搜索,以确定其中是否含有人脸,如果是则返回人脸的位置、大小和姿态。 早期的人脸识别技术,往往对输入图像的要求较为严格,如需要输入的人脸图像不能具有...
近日,广电运通金融电子股份有限公司在国家知识产权局获得了一项名为“一种基于深度学习的指纹纹理提取方法、系统、装置及存储介质”的专利授权,公告号为CN113239808B,申请日期可追溯至2021年5月。这一进展在金融安全领域中引发了广泛关注,标志着人工智能技术在生物识别和安全防护应用中的进一步深化。