基于神经网络的牛脸识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
景山****魔王
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基于神经网络的牛脸识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请实施例公开了一种基于神经网络的牛脸识别方法、装置、设备及介质,涉及人工智能图像识别技术领域。该方法包括:接收输入的数据源,解析数据源以获取其中包含牛脸图像的待识别图片;将所述待识别图片输入到预先训练的神经网络模型,执行关于牛脸的特征提取,生成图像特征;读取特征数据库,将所述图像特征与特征数据库中的牛脸图片特征进行比对;根据比对的结果输出相似度最高的牛脸图片作为识别结果。本申请支持单幅图片、多幅图片以及直接利用视频进行牛脸识别,兼容性强、使用灵活,无需对神经网络的特征提取进行大规模的牛脸数据训练,减低
基于视线的语音识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明涉及车辆控制技术领域,其公开了基于视线的语音识别方法、装置、设备及存储介质,通过获取语音监听时间内采集的驾驶员语音信息;根据所述驾驶员语音信息确定对应的初始语义是否完整;在所述初始语义不完整时,确定所述初始语义属于语义缺失或语义冗余;在所述初始语义属于语义缺失或语义冗余时,获取视线转移状态;根据所述视线转移状态确定目标识别语义,并基于所述目标识别语义进行车辆控制,从而将驾驶员的视线结合驾驶员的语音进行意图识别,提高驾驶员意图识别的准确性。
基于神经网络的密度预测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请提供的一种基于神经网络的密度预测方法、装置、设备及存储介质,包括:数据准备:获取研究区的深度域实测深度域纵波速度、深度域横波速度和密度测井资料;样本集构建:对所述深度域实测深度域纵波速度、深度域横波速度和密度测井资料进行归一化预处理,从而组成神经网络的训练样本集;模型训练:构建基于深度前馈神经网络的密度预测模型,并利用所述训练样本集对其进行训练,得到深度域纵波速度和深度域横波速度与密度之间的非线性关系模型,实现密度预测功能;模型应用:将实测深度域纵波速度、深度域横波速度的预测数据进行归一化预处理,再
基于脉冲神经网络的人脸表情识别方法、存储介质及设备.pdf
本发明公开了一种基于脉冲神经网络的人脸表情识别方法、存储介质及设备,该人脸表情识别方法包括:收集人脸表情RGB图像,进行表情类别标注和分类;将分类的人脸表情RGB图像进行灰度化处理,得到分类的灰度图像;构建局部递归的脉冲神经网络模型,将灰度图像依次输入到脉冲神经网络模型中进行训练,直至达到最大迭代次数,完成对脉冲神经网络模型的训练;将待识别的人脸表情RGB图像进行灰度化处理后,输入训练好的脉冲神经网络模型中,预测出人脸表情的识别结果。该人脸表情识别方法以脉冲神经网络模型为基础,利用延迟相位编码策略转换为脉
电子设备、存储介质及基于神经网络的语义意图识别方法.pdf
本申请提供一种电子设备、存储介质及基于神经网络的语义意图识别方法,神经网络获取表示语义意图的第一位长的输入数据,将所述输入数据的第一位长扩展至目标位长,根据扩展至目标位长的输入数据进行神经网络计算识别处理,以得到用于表示语义意图的输出数据,将所述输出数据的位长缩小至第二位长后,输出最终的识别结果数据。本申请能够能够对输入、处理计算的数据进行位长的智能性调整,避免占据大量的内理和存储的空间,可以采用存储空间相对较小的计算机或处理芯片,而不再需要花费昂贵的费用购买大存储空间的计算机或处理芯片,从而有效地降低/