【摘 要】
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图像处理已广泛应用于刑侦信息化建设及重要案件破获,然而,图像处理算法的鲁棒性与实时性相矛盾一直是刑侦图像处理中的一个难题。针对该问题,论文提出了基于深度学习的刑侦
【基金项目】
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江西省经济犯罪侦查与防控技术协同创新中心资助项目“基于大数据的网络非法集资风险预警模型研究”(JXJZXTCX-018)
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图像处理已广泛应用于刑侦信息化建设及重要案件破获,然而,图像处理算法的鲁棒性与实时性相矛盾一直是刑侦图像处理中的一个难题。针对该问题,论文提出了基于深度学习的刑侦图像处理新思路,利用深度学习网络不需要提取复杂特征的,只需大量的样本信息与高性能运算就能实现较高精度的目标检测及识别优势,给出了基于深度学习的刑侦人脸识别及行人检测新方法。仿真实验表明,基于深度学习的刑侦人脸识别能进一步提升人脸识别率,行人检测算法能在复杂环境下准确、快速检测到图像中的目标,为提高刑侦破案率奠定基础。
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