第一个步态识别方法于1997年提出,随后于2008年提出了第一个用于步态识别的浅层神经网络,它仅由一个输入层、一个隐藏层和一个输出层组成。2015年,该领域取得了重大突破,主要得益于深度神经网络的普及。2016年,基于6层卷积神经网络(CNN),提出了名为GaitNet的方法。2017年,提出了基于深度信念网络(DBN)的DBNGait,并...
CRNN借鉴了语音识别中的LSTM+CTC，不同点是输入进LSTM的特征由语音领域的声学特征，替换为CNN网络提取的...
本文综述的人脸识别方法包括以下几个筛选标准:一,在上表中识别精度超过0.95(超过人类的识别准确度);二,公布了方法(部分结果为商业公司提交,方法并未公布,比如 Tencent-BestImage);三,使用深度学习方法(本人是深度学习的追随者);三,近两年的结果。本文综述的方法包括:1,face++(0.9950 );2,DeepFace(0.9735 );3,FR...
深度学习在图像识别领域的最新进展,首先体现在其卓越的识别精度和速度上。传统的图像识别方法往往依赖于手工设计的特征提取器,其性能受限于设计者的经验和知识。而深度学习通过自动学习图像中的层次化特征,实现了从原始像素到高级语义的映射,大大提高了识别的准确性。此外,随着计算能力的提升和算法的优化,深度学习模型能...
人脸识别是当前手机设备中使用最广泛的生物识别特征之一。而损失函数在训练用于人脸识别的 CNN 过程中有重要作用。因此,本文对用于人脸识别的多种损失函数进行了性能对比。 无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。人脸识别在罪犯识别、考勤系统、人脸解锁系统中得到了大量应用,因此已经成为人们日常生活的一部分...
在深度学习大放异彩之前,OCR的方法基本都是这种方法,其效果嘛,并不算特别好。在这里简单说一下这里常见的方法。第一步是特征设计和提取,特征设计是一件很烦人的事情,做过模式识别相关项目的童鞋也深有体会,我们现在识别的目标是字符,所以我们要为字符设计它独有的的特征,来为后面的特征分类做好准备。字符有啥...
基于深度学习的花卉识别(附数据与代码) 补充更新:原文章项目链接已失效,这里有两个类似案例(含测试图片)供参考: https://github.com/hello-sea/DeepLearning_FlowerRecognition https://github.com/haochen12/dpPython/blob/24bda4d78eec85a293f5db547d9b9bcde501fb6a/myworkspace/TensorFlowLite/CNN_Flower_task...
基于深度学习的人脸识别系统——实践篇 1. 人脸识别系统的模型训练 1.1 训练数据的准备和预处理 众所周知,深度学习在这几年里可以突然迅猛地发展起来,有很大一方面原因就是来源于信息时代数据的不断增加,因此,训练数据的好坏对于模型最后的效果起着至关重要的作用。训练数据的准备和预处理主要包括两个过程,第一是...
在网络安全领域，基于深度学习的主机操作系统识别旨在提高操作系统识别的准确性和效率，从而增强网络安全防护能力。传统方法的局限：传统的操作系统识别方法主要依赖于规则匹配，如使用Nmap、P0f和Xprobe2等工具，通过匹配庞大的操作系统指纹库来进行识别。然而，这种方法存在数据包信息不全导致识别准确率受限，...
道路安全:与雷达测试配合使用,识别超速车辆并记录违章 我们的项目包含以下三个步骤:车辆牌照检测、牌照字符分割、牌照字符识别。 1、车辆牌照检测 我们使用Yolo(You Only Look One)算法来检测车辆牌照。Yolo是一个基于卷积神经网络的深度学习目标检测架构。该架构由 Joseph Redmon , Ali Farhadi, Ross Girshick和Santosh...