2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著人工智能時(shí)代的到來(lái),計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域受到越來(lái)越多的研究工作者的重視,目標(biāo)是能讓機(jī)器“感知”世界,深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起在很大程度上推動(dòng)了該領(lǐng)域的研究工作的進(jìn)展。深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支領(lǐng)域,在圖像檢測(cè)、識(shí)別,場(chǎng)景分析,無(wú)人駕駛,語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了重要成效。
  每個(gè)人的不同表情具有很明顯的區(qū)分性,但同一個(gè)表情在不同的人呈現(xiàn)時(shí)會(huì)存在很大差異性,從此可以看出,面部表情的識(shí)別仍是一個(gè)難以解決的問(wèn)題,面部表情的呈現(xiàn)主要依靠面部不同組

2、件的運(yùn)動(dòng)共同完成的,本文提出基于多尺度的全局和局部面部特征對(duì)面部表情進(jìn)行識(shí)別。對(duì)于每張面部表情圖片,首先產(chǎn)生10個(gè)切片(根據(jù)面部原始圖片產(chǎn)生的5個(gè)全局區(qū)域切片和根據(jù)面部關(guān)鍵點(diǎn)產(chǎn)生5個(gè)局部區(qū)域),每個(gè)切片對(duì)應(yīng)3種不同的尺寸大小,將得到的所有切片進(jìn)行水平翻轉(zhuǎn),最終每個(gè)面部表情圖片得到60個(gè)切片。為了得到更具有區(qū)分性的深度特征,本文通過(guò)不斷調(diào)整卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)組合訓(xùn)練出性能較優(yōu)的深度模型,最終利用獲得的深度特征在LIBSVM上分類(lèi)。與其

3、他方法相比,本文的實(shí)驗(yàn)方法在CK+和JAFFE兩個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上取得了一定的成效。
  傳統(tǒng)的昆蟲(chóng)識(shí)別方法主要依靠具有專(zhuān)業(yè)知識(shí)的昆蟲(chóng)學(xué)專(zhuān)家來(lái)辨別,這種方法需要大量人力,然而具有昆蟲(chóng)專(zhuān)業(yè)知識(shí)的昆蟲(chóng)學(xué)專(zhuān)家并不多,因此昆蟲(chóng)種類(lèi)的自動(dòng)識(shí)別顯得越來(lái)越重要。目前主要基于昆蟲(chóng)形態(tài)學(xué)和昆蟲(chóng)聲音系統(tǒng),主要由于不同種類(lèi)的昆蟲(chóng)的形狀、紋理和顏色等特征上存在著明顯的差異,而且昆蟲(chóng)產(chǎn)生的聲音在種類(lèi)內(nèi)存在很強(qiáng)的相似性,在種類(lèi)間存在很大的差異性。本文提出一種新的

4、昆蟲(chóng)識(shí)別的方法,利用快速傅里葉變換算法(Fast Fourier Transformation,FFT)將昆蟲(chóng)的聲音文件轉(zhuǎn)換成昆蟲(chóng)聲音的頻譜圖像,利用這些頻譜圖像和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出性能較好的深度模型,從而提取出每個(gè)昆蟲(chóng)聲音文件對(duì)應(yīng)的深度特征,最終使用LIBSVM進(jìn)行分類(lèi)實(shí)驗(yàn)。本文的識(shí)別方法相比于其他方法能夠有效提高昆蟲(chóng)識(shí)別準(zhǔn)確率,為了進(jìn)一步提高昆蟲(chóng)識(shí)別的準(zhǔn)確率,本文使用了批規(guī)范化操作來(lái)保證在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程數(shù)據(jù)分布的一致性和減小批量數(shù)據(jù)分

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