- 1、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。。
- 2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 4、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 5、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 6、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 7、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
基于CMATLAB的图像识别技术仿真研究-重庆邮电大学图形识别毕业设计答辩pptPPT
* 图像识别毕业设计 学生周易德 修德 博学 求实 创新 * 图像识别毕业设计 学生周易德 修德 博学 求实 创新 * 修德 博学 求实 创新 标题 小标题 姓名: 学号: 专业 * 图像识别毕业设计 学生周易德 * 图像识别毕业设计 学生周易德 修德 博学 求实 创新 * 图像识别毕业设计 学生周易德 修德 博学 求实 创新 * 修德 博学 求实 创新 标题 小标题 姓名: 学号: 专业 * 图像识别毕业设计 学生周易德 基于C++MATLAB的图像识别技术仿真研究 姓名:周易德 专业:电子信息工程 学号:2012214709 班级:0121208 图像识别技术 一个完整的图像识别系统包含三个部分: 图像预处理(图像到图像) 特征提取(图像到特征向量) 模式识别(特征向量到抽象含义) 图像识别是针对图像的模式识别。图像识别的目的是使得计算机拥有像人类一样能从图片中认识事物分析事物的能力。 图像预处理的目的就是将输入图像处理成输出图像,从而达到图像消噪、图像增强和图像恢复等目的。 需要注意的是我在这里将图像分割也归为预处理的一部分,图像分割输出的是原始图片的子集合。 原始图片 按行分割 分割结果 基于最小错误的贝叶斯决策: 则 概率神经网络(PNN)是一种径向基神经元实现最小错误的贝叶斯决策的方法。 概率神经网络 概率神经网络 概率神经网络 样本点坐标 (2,1) (1,2) (3,3) (4,4) 类别标签 1 2 3 3 仿真实验 实验编号 D1 D2 D3 训练集 10000张 28x28 MNIST的训练集部分 10000张 28x28 MNIST的训练集部分 60000张 28x28 MNIST的训练集部分 测试集 10000张 28x28 MNIST的测试集部分 10000张 28x28 MNIST的测试集部分 10000张 28x28 MNIST的测试集部分 特征提取 横竖线交点 (横竖各6条交线外加两根对角线) SVD降维法 压缩到30维 AutoEncoder 784to100 100to50 模式识别 概率神经网络分类器 spread=0.20 概率神经网络分类器 spread=0.27 Softmax 正确率 76.2% 95.4% 96.0% 计算时间 27.60s 39.36s train Autoencoder1 810.883575 s trainAutoencoder2 174.059942 s. trainSoftmaxLayer 22.145107 s. D3使用了MATLAB 2015b 引入的Neural Network Toolbox。使用了两层AutoEncoder来压缩数据,一层Softmax来计算后验概率。 D3结果统计 * 图像识别毕业设计 学生周易德 修德 博学 求实 创新 * 图像识别毕业设计 学生周易德 修德 博学 求实 创新 * 修德 博学 求实 创新 标题 小标题 姓名: 学号: 专业 * 图像识别毕业设计 学生周易德 * 图像识别毕业设计 学生周易德 修德 博学 求实 创新 * 图像识别毕业设计 学生周易德 修德 博学 求实 创新 * 修德 博学 求实 创新 标题 小标题 姓名: 学号: 专业 * 图像识别毕业设计 学生周易德 * 模式识别是图像识别的主要工具和核心难点。人类具有对各种事物和现象进行分析、描述和判断的能力,而模式识别就是使计算机拥有类似自动识别事物的能力。人类对模式的识别在生活中很常见,比如人类能对同类脸上的表情做出判断,像是炒股的人们凭借着市场各种指数和累计的经验能预测未来走势,又或是下棋的两个人对棋局形势的优劣能做出判断。模式识别对人来说是如此的直观、如此的无所不在,对人来说这就是与生俱来的一种能力,然而对于计算机来说却不是那么容易实现。如何让计算机能像人一样具有识别、分类的能力就是模式识别所要研究的。 * Backpropagation 后向传播算法 *
文档评论(0)