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深度面部表情识别技术研究综述
首先是我读这篇论文的目的,我的研究方向是“基于面部表情的情感识别”,是偏向于计算机视觉的一个方向,这篇论文对深度面部表情识别(DFER)做了一个全面的介绍,包括数据集、DFER的基本流程、各个流程中使用的方法等
Allegro原理图非法字符规避指南
1、空格 在文件名、元件名称、引脚名称等标识符中禁止使用空格。可以使用下划线(_)或连字符(-)来代替。 2、特殊符号 避免在标识符中使用特殊符号...
基于EM算法的参数辨识与分类识别Matlab仿真
1.算法描述 EM(Expectation-Maximum)算法也称期望最大化算法,曾入选“数据挖掘十大算法”中,可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法,在机器学习中有极为广泛的用途,例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussian mixture model,简称GMM)的参数;隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等...
FPGA上运行PyTorch模型实践
Modelsim仿真 目录 Modelsim仿真 (一)Modelsim仿真基础知识 知识准备 1.仿真分类 2.RTL级与门级 3.Testbench与HDL文件的关系 步骤 (二)tb文件编写 (三
NS3网络仿真:ICMPv4协议性能分析
ICMP主要是透过不同的类别(Type)与代码(Code) 让机器来识别不同的连接状况。本节利用NS3学习一下此协议。
MATLAB机器学习入门:神经网络MNIST手写数字识别
代码讲解视频: 31:49 【Matlab】机器学习入门,神经网络MNIST手写数字识别 1.1万观看 6弹幕 相关网站:MNIST数据集(http://yann.lecun.com/exdb/mnist
tensorflow 的模型保存和调用
我们通常采用tensorflow来训练,训练完之后应当保存模型,即保存模型的记忆(权重和偏置),这样就可以来进行人脸识别或语音识别了...
人脸识别:人脑认知与计算机算法深度解析
相比于识别失败率...
常见DCS工艺流程图识别方法
但是对于刚刚接触DCS行业的人员,或非自动化专业人员,难免会遇到无法正确识别DCS工艺流程图中图形符号的困扰,导致无法
Abaqus CAE:接触的自动创建与识别
ABAQUS中有一个小工具, Find Contact Pairs. 图标样式是:一个手电筒照射着两条接触线 Tool - Find Contact Pairs
TensorFlow实战:宝可梦分类识别系统
本次项目是基于tensorflow的宝可梦图像识别,本次数据有五组图像数据 一、导入相应的包 二、加载数据 这是一个使用Keras构建的卷积神经网络模型。
TensorFlow实践案例:CNN手写识别模型
如果对Tensorflow的一些基本操作不熟悉的话,推荐先看下极客学院的 这篇文章再回来看本文。 数据集 数据集是MNIST,一个入门级的计算机视觉数据集...
基于MediaPipe的手语识别项目实战
就简单来说,这个东西直接pip install mediapipe库就解决问题,可以识别到人身上各个位置的关键点...
基于Python+OpenCV+MediaPipe的手势识别实战
运行环境: python3.9.7 opencv-python4.6.0.66 mediapipe0.8.11 运行之前先要安装opencv-python、opencv-contrib-python、mediapipe pip install opencv-pythonpip install opencv-contrib-pythonpip install mediapipe 项目可能对版本的要求
2021年MATLAB热门课题推荐:十大选题解析
一:基于MATLAB的交通标志识别系统 21世纪以来,随着国民经济和人们生活水平的不断提高,私家车
Altium Designer使用EXCEL创建元件库教程
下面8列是新加的包括 X、Y 坐标,方向,名字,电气属性,和管脚号等。 如果自建,上方的名字一定要对应,否则无法识别,会默认处理。 1、我们首先选择 8 列数据...
BIM知识提取与发现:历史回顾与未来展望
建筑信息模型 (BIM) 技术被证明是提取数据的媒体,因为它为项目生命周期内的所有设施提供对应的数字模型。 因此,将知识科学与BIM相结合,在AEC行业领域知识图谱的构建中展现出巨大的潜力。
Autodesk AutoCAD启动字体选择难题破解
Autodesk AutoCAD启动时不停地选择字体 Autodesk AutoCAD启动时不停地选择字体 见图: 主要原因为别人电脑的字体,与我们电脑里的字体不一样,没有找到相应的字体.
马尔可夫链与空间马尔可夫链:MATLAB代码实现
马尔可夫模型(Markov Model)是一种统计模型,广泛应用在语音识别,词性自动标注,音字转换,概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过
深度学习新探索:Apache Spark与TensorFlow的结合
[[199663]] 神经网络在过去几年中取得了惊人的进步,现在已成为图像识别和自动翻译领域***进的技术。TensorFlow是 Google 为数字计算和神经网络发布的新框架。
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