【摘 要】
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目的探讨基于Faster R-CNN算法的深度学习与迁移学习技术在中医齿痕舌与裂纹舌局部特征提取识别中的应用效果。方法将500例受试者舌象图片使用LabelImg V 1. 6软件进行齿痕舌与裂纹舌区域标注,划分训练数据集与测试数据集,通过Faster R-CNN的深度学习技术与迁移学习技术中的微调(finetune)方法构建模型,最后使用准确率、精确率、召回率对模型效果进行评价。结果对于裂纹舌,
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目的探讨基于Faster R-CNN算法的深度学习与迁移学习技术在中医齿痕舌与裂纹舌局部特征提取识别中的应用效果。方法将500例受试者舌象图片使用LabelImg V 1. 6软件进行齿痕舌与裂纹舌区域标注,划分训练数据集与测试数据集,通过Faster R-CNN的深度学习技术与迁移学习技术中的微调(finetune)方法构建模型,最后使用准确率、精确率、召回率对模型效果进行评价。结果对于裂纹舌,模型识别真阳性99例,假阴性3例,真阴性45例,假阳性3例,准确率0. 960、精确率0. 971、召回
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真实世界的布料具有不同的微观丝线结构,导致不同布料具有各种各样外观。布料真实感绘制在影视制作、电子商务等领域具有重要应用价值。为获取布料微观丝线几何信息,传统方法需要微米CT扫描仪等昂贵复杂设备,并且采集过程费时费力,难以普及。为降低布料丝线获取复杂度,本文提出一种基于单幅微距图像的丝线获取与建模方法,仅需装有微距镜头的普通消费级相机拍摄的微距图像。该方法首先通过单幅微距图像的明暗信息获得丝线的大
在竞争激烈的市场中,互联包装成为了食品饮料制造商与消费者进行联系的一种独特方式。消费产品中越来越多地运用二维码等解决方案,将物理包装转变为互动工具。这样消费者便能获取自己想要的信息,同时企业也能建立起自己的信任度和知名度。互联包装正变得越来越流行,消费者对此到底是怎么看待的?他们是怎样与数字化包装互动的?为什么?包装二维码这种解决方案是怎样帮助品牌方与目标受众建立更密切关系的?
基于2D图像的多人姿态估计是理解人类行为的一项基础技术,同时也极具挑战性。近年来,由于卷积神经网络的快速发展,多人姿态估计的准确率得到了显著提升。但与此同时,算法和模型的复杂度也不断提高,这使得算法的研究和应用变得更加困难。本文通过研究人体检测的准确性、人体姿态估计的优化对多人姿态估计准确率的影响,提出了一种简单有效的自上而下的多人姿态估计算法,它由3个模块组成,人体检测、人体姿态估计以及人体姿态
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针对基于广义霍夫变换类的扩展目标跟踪算法在跟踪时要求提取出准确的边缘轮廓,及冗余的边缘点导致算法的速度下降等问题,提出一种结合Harris角点与广义霍夫变换的扩展目标跟踪算法。首先,在当前帧提取目标的Harris角点并计算每个角点的梯度角;然后,建立当前帧跟踪点与Harris角点的R-table表,R-table表建立了跟踪点与角点的空间位置关系;最后,在下一帧来临时,通过提取的Harris角点与
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