【摘 要】
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针对美式手语(American Sign Language，ASL)识别时存在识别准确率较低，模型训练时间过长等问题，提出了一种双向二维主成分分析(2D2DPCA)与卷积神经网络(CNN)相结合，使用贝叶斯算法（Bayesian Optimization，BO）优化模型参数的算法。该算法首先使用2D2DPCA算法对原始图片数据降维，提取行、列方向的特征图；然后使用卷积神经网络对特征图进行训练分类；
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针对美式手语(American Sign Language，ASL)识别时存在识别准确率较低，模型训练时间过长等问题，提出了一种双向二维主成分分析(2D2DPCA)与卷积神经网络(CNN)相结合，使用贝叶斯算法（Bayesian Optimization，BO）优化模型参数的算法。该算法首先使用2D2DPCA算法对原始图片数据降维，提取行、列方向的特征图；然后使用卷积神经网络对特征图进行训练分类；最后使用贝叶斯优化对模型超参数进行自动调参。在24分类ASL数据集上，该算法达到99.15%的识别准确率
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实现机械零部件传统纸质表格测试报告的数字化，是对其进行故障诊断及健康管理的前提条件。现有方法均是针对规则表格进行研究，对于纵向线段不连续、框线错位等现象的非规则表格研究依旧很欠缺。针对残缺表格存在跨页问题，提出了一种基于局部小区域内像素占比的跨页拼接算法；针对现有算法在表格识别及分割存在自适应差、鲁棒性欠佳问题，提出一种图像统计学聚类表格识别分割算法，并实现表格的数字化复现。对现有的147张数字化
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