【摘 要】
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针对跨年龄人脸验证任务中面部纹理、形状特征变化的问题,提出一种基于双编码平均局部二值模式(dual-coded average local binary pattern,DCALBP)与深度学习算法相结合的多任务人脸验证算法。首先,使用多任务卷积神经网络(multi-task convolutional neural network,MTCNN)对人脸检测图片进行预处理,引入双编码平均局部二值模式
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针对跨年龄人脸验证任务中面部纹理、形状特征变化的问题,提出一种基于双编码平均局部二值模式(dual-coded average local binary pattern,DCALBP)与深度学习算法相结合的多任务人脸验证算法。首先,使用多任务卷积神经网络(multi-task convolutional neural network,MTCNN)对人脸检测图片进行预处理,引入双编码平均局部二值模式(DCALBP)和梯度直方图算法(histogram of oriented gradient,HOG)
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当前深度学习大都基于大量数据通过构建深层次的网络实现自动识别,但在很多场景中难以获得大量的样本数据。针对这一问题,提出一种基于孪生变分自编码器(siamese variational auto-encoder,S-VAE)的小样本图像分类方法。通过变分自编码器提取原始训练数据的高层语义特征,然后由两个训练好的变分自编码器的编码器部分组建孪生网络的输入结构,最后通过分类器对样本进行识别。变分自编码器
汽车工业面临着环境保护和安全性的问题,因此汽车轻量化在解决燃油效率、CO2减排和环境友好等问题起着关键的作用。先进高强钢是解决车身减重、保证安全性、防腐和降低成本等问题最具有应用前景的金属材料。介绍了国内外钢铁企业近年来在汽车用钢方面的技术进展,结合具体实例,重点介绍了高强度钢板的发展情况以及EVI销售新模式。
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