Research and Application of Face Recognition Based on Deep Convolutional Neural Networks [PDF]
, 2016 人脸识别是计算机视觉领域中研究的热点之一，不仅是因为以自然脸为研究对象是非常有挑战性的，而且有很多应用需要将人脸识别作为第一步。近年来，随着智能手机的普及，每天有成千上万的照片被上传到社交网络平台，如微博、微信等等，其中包括大量的人脸照片。深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破，深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构，对输入数据逐级提取从底层到高层的特征，从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。本文以深度学习的方法在人脸识别中的研究与应用为研究对象。 论文首先介绍了研究的背景和意义 ...
万经勇
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Research on Scene-specific Pedestrian Detection Method Based on Deep Learning [PDF]
, 2015 行人检测一直是计算机视觉中，尤其是目标检测领域的研究重点。而由于环境的时变性和多样性，不同场景之间样本不满足同分布，普通场景下训练得到的检测器直接应用到某一特定场景时性能会急剧下降。基于这样的背景，本文依据场景的复杂程度不同提出了两种对应的解决方法，主要工作和创新点如下： 1）当背景比较简单时，容易获取样本的标定信息，本文提出了一种快速的行人检测算法，首先基于结构化局部边缘模式计算样本特征，然后通过积分图技术快速计算分类器分数，从而使得检测过程更加高效 ...
袁德东
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He jishu随着高能核物理研究进入多维度、高复杂度数据分析阶段，深度学习技术正逐步成为理解极端条件下核物质行为的关键工具，并推动研究范式从经验驱动向数据驱动的根本转变。本文简要梳理了机器学习在该领域的演进，并着重介绍了深度学习方法在其中的前沿进展：早期（20世纪末至21世纪10年代）研究主要采用人工神经网络和支持向量机等传统算法，通过核质量预测、相变识别等任务验证了机器学习处理核物理问题的可行性，但受限于人工特征提取和计算能力的制约，尚未触及物理特征的自主挖掘；深度学习时代（21世纪10年代至今 ...
张 靖宗 +4 more
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Research of Pedestrian Detection Based on Cascade Convolutional Neural Networks and Multiple-Cue Fusion [PDF]
, 2016 作为计算机视觉的一个重要研究方向，行人检测具有很高的研究意义和应用 价值。其可为目标跟踪、人体行为理解等研究领域以及智能驾驶系统、安全监控 系统、高级人机交互系统等应用系统的设计提供基础性技术支持。然而，由于人 体外形多变，这使得行人检测易受人体动作、背景、遮挡和光照等因素的影响。 如何克服这些因素所带来的影响是当前计算机视觉研究的热点和难点。 本文首先介绍行人检测系统的基本概念和经典技术，总结近二十年来该领域 的发展情况，并对深度学习技术在计算机视觉领域的应用予以分析和整理，然后 ...
冯麒峻
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A Review On Table Recognition Based On Deep Learning
, 2023 Table recognition is using the computer to automatically understand the table, to detect the position of the table from the document or picture, and to correctly extract and identify the internal structure and content of the table.
chunqi, Shi, Jiyuan, Shi
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Network and graph-based SpaceTimeAI: conception, method and applications = 基于网络和图的时空智能———概念、方法和应用 [PDF]
, 2022 SpaceTimeAI and GeoAI are currently a hot topic, which apply the latest algorithms in computer science, such as deep learning. Although deep learning algorithms have been successfully applied in raster data processing due to their natural applicability ...
Cheng, T, Haworth, J, Zhang, Y
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Research on Gene Chip Image Segmentation Algorithm Based on Deep Learning [PDF]
, 2017 基因芯片是由数千个基因点组成的一个微阵列，它是一项能够分析基因表达的技术。通过基因表达不仅可以探索人类疾病的潜在遗传原因，还可以应用在环境卫生研究、药物研制与开发、临床诊断和治疗以及癌症检测。基因芯片图像处理在基因表达分析中是一个极其关键的环节，处理的结果直接影响到准确率和精度。基因芯片图像处理主要包括预处理、网格定位、靶点分割和信号提取与分析。本文主要工作围绕以下几点展开： 首先，通过对基因芯片图像预处理分析不同基因点的特征，对其进行灰度转换，对比度增强、滤波去噪等处理进而网格定位 ...
上官亚力
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Research Progress on Automatic Assessment of Bone Age#br# [PDF]
, 2020 Bone age is an important indicator of human growth and development, which can objectively reflect the growth level and maturity of individuals. Traditional manual bone age assessment usually compares the X-ray of the left wrist with the reference ...
ZHAN Meng-jun, ZHANG Shi-jie, CHEN Hu,et al.
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Research on Three-dimensional Object Detection from Large-scale Mobile Laser Scanning Point Clouds [PDF]
, 2015 随着激光扫描技术和组合定位定姿技术的不断发展，快速获取大场景三维信息已经成为现实。车载移动激光扫描系统以其独特的系统优势，能够快速获取大范围场景的高密度、高精度以及具有地物三维地理坐标的三维点云数据。车载移动激光扫描系统采用主动式近红外激光测量方式，数据采集任务不受任何环境光照条件的影响，在白天或夜间均可进行场景数据采集。车载移动激光扫描系统及其三维点云数据已被广泛地应用于交通运输、道路规划、道路检修、地图导航、数字城市、文物保护、林业、采矿业、影视动漫以及基础测绘等领域 ...
于永涛
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Automated Assessment for Bone Age of Left Wrist Joint in Uyghur Teenagers by Deep Learning [PDF]
, 2018 Objective To realize the automated bone age assessment by applying deep learning to digital radiography （DR） image recognition of left wrist joint in Uyghur teenagers, and explore its practical application value in forensic medicine bone age assessment ...
HU Ting-Hong, HUO Zhong, LIU Tai-Ang，et al.
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