基于卷积神经网络和贝叶斯决策的人脸验证方法.pdf
猫巷****盟主
亲,该文档总共18页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于卷积神经网络和贝叶斯决策的人脸验证方法.pdf
本发明公开了一种基于卷积神经网络和贝叶斯决策的人脸验证方法,其步骤为:1)用人脸训练数据库训练卷积神经网络和贝叶斯模型;2)将测试数据库进行人脸检测、对齐等预处理,随机将测试人脸组合成6000对人脸;3)用卷积神经网络提取测试人脸图像对的特征向量,计算相似度;4)将特征向量经PCA降维后送入贝叶斯网络,结合相似度计算后验概率,设定阈值并判定每对人脸是否属于同一个人。本发明增强了人脸认证的鲁棒性,提高了人脸认证速度和准确率,可运用在身份认证,公共安全等领域。
基于贝叶斯层图卷积神经网络的高光谱图像分类方法.pdf
本发明涉及一种基于贝叶斯层图卷积神经网络的高光谱图像分类方法,包括:步骤1:获取高光谱图像数据集,对高光谱图像数据集进行预处理,之后按照预设比例划分得到训练集和测试集;步骤2:构建贝叶斯层图卷积神经网络;步骤3:利用训练集和测试集对贝叶斯层图卷积神经网络进行训练和测试,得到训练完成的贝叶斯层图卷积神经网络;步骤4:利用训练完成的贝叶斯层图卷积神经网络对待测高光谱图像的目标进行识别分类,得到识别结果。本发明的方法实现对遥感图像的高效率与高准确度分类,解决了遥感图像的分类领域的不确定性评估问题,实现了分类结果
基于贝叶斯卷积神经网络的进化神经架构搜索方法及系统.pdf
本发明提供一种基于贝叶斯卷积神经网络的进化神经架构搜索方法及系统,属于神经网络架构搜索技术领域,采用固定长度的整数编码策略编码搜索空间,输入预处理好的目标数据集,输出本发明系统得到的最优网络模型在目标数据集上的分类及KL散度结果;其中,所述最优网络模型由训练集训练得到。本发明将具有变分推理的贝叶斯卷积神经网络和神经网络架构搜索方法相结合,建立经过进化优化后的最优贝叶斯卷积神经网络有效解决了大规模分类任务中过拟合和无法提供不确定性度量的问题,能够在双目标中有更好的表现;在模型中加入了早停机制,大大减少了模型
贝叶斯决策方法.pptx
15贝叶斯决策方法15.1贝叶斯决策概述已具备先验概率的情况下,贝叶斯决策过程的步骤为:二、贝叶斯定理中的一个出现是事件中的一个出现是事件Ai中的某一个出现是事件B三、贝叶斯决策的优点及其局限性(3)如果说任何调查结果都不可能完全准确,先验知识或主观概率也不是完全可以相信的,那么贝叶斯决策则巧妙地将这两种信息有机地结合起来了。(4)它可以在决策过程中根据具体情况下不断地使用,使决策逐步完善和更加科学。局限性:(1)它需要的数据多,分析计算比较复杂,特别在解决复杂问题时,这个矛盾就更为突出。(2)有些数据必
贝叶斯决策.docx
贝叶斯决策贝叶斯决策模式识别第2章贝叶斯决策理论与统计判别方法武汉大学电子信息学院1贝叶斯决策理论模式识别学习指南主要内容是说明分类识别中为什么会有错分类,在何种情况下会出现错分类?错分类的可能性会有多大?在理论上指明了怎样才能使错分类最少?不同的错分类造成的危害是不同的,有的错分类种类造成的危害更大,因此控制这种错分类则是更重要的.为此引入了一种"风险"与"损失"概念,希望做到使风险最小.要着重理解"风险"与"损失"的概念,以及在引入"风险"概念后的处理方法.武汉大学电子信息学院2贝叶斯决策理论模式识别