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舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。 相似文献
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深度神经网络技术在人脸识别方面已经取得了巨大进步,但是大多数方法只是运用人脸深度特征而并没有分析哪些特征是有效的.为了探索针对人脸识别任务的有效结构化特征,提出了基于多种特征级联回归方法的人脸关键点检测模型,将两两关键点对应的人脸局部特征对之间的结构关系、整张人脸图像的全局表观和关键点对应的局部热图这3种人脸特征融合之后用于人脸对齐任务.实验证明,多特征级联回归法与记忆下降法相比,人脸对齐任务错误率下降了30.17%,与最新的一些人脸对齐模型具有一定的可比性. 相似文献
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车体是铁道车辆的承载骨架,其强度可靠性对车辆的安全运行有着重要的影响。文章根据焊接结构疲劳失效的特点,基于DVS 1608-2011和DVS 1612-2014等标准的焊接结构疲劳强度分析方法对车体结构进行疲劳强度分析,并在车体结构强度分析结果数据处理中引入结构材料利用率云图,实现结构安全性分析结果的可视化,使车体强度分析的结果更直观和全面。结果表明,该分析方法及可视化手段能直观、准确地反映车体结构的疲劳强度储备情况,保证轻量化设计车体结构的疲劳强度。文章的分析对铁道车辆车体焊接结构设计具有一定的工程指导意义。 相似文献
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