基于多任务级联卷积网络模型的人脸检测和识别

深度学习的集成特征提取这一优点使得它广泛应用于人脸检测和识别。提出了一种多任务级联卷积网络模型(Multitask Cascaded Convolution Network,MTCNN)。基于Tensor Flow平台,基于改进的任务级联卷积网络模型检测到人脸,并且用Face Net算法对人脸进行特征提取,用KNN算法对人脸进行识别。实验结果表明,对不同光照下多人图像和遮挡图像的人脸进行检测和识别,具有良好的鲁棒性。     

基于改进聚类的电信客户流失预测分析

针对电信领域客户流失的问题,提出了改进聚类的客户流失预测模型。根据通信行业中实际客户流失数据的正负样本数量不平衡而且数据量特别大的特点,提出带有不同权重参数的改进聚类算法,并将其用于电信行业的客户流失预测模型中。通过实际电信客户数据集测试,与传统的预测算法比较,证明这种算法适合解决大数据集和不平衡数据,具有更高的精确度,能够取得较好的客户流失预测效果。     

基于独立向量分析的表面肌电信号分解研究

提出一种适用于表面肌电信号分解的变步长的独立向量分析梯度算法,根据表面肌电信号(s EMG)的生理学特性,将独立向量分析(IVA)模型应用到卷积混合肌电信号的频域分离中,提取隐含在s EMG信号中的运动单位动作电位信息。并将该方法与独立分量分析(ICA)方法的分解性能分析比较。实验结果表明,基于IVA盲源分离技术的分解方法能得到较明显的分解效果。     

基于卷积神经网络的手势识别研究

随着人机交互技术的发展,手势动作作为一种自然、方便以及高效的交互方式受到人们的关注。因而对此从理论和程序执行的角度提出一个针对9种手势识别的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型。首先,从组成CNN的基本单元神经元开始,然后上升到神经网络,最终到反向传播算法。通过调整卷积神经网络中的参数(迭代次数、步长),观察不同参数对网络的均方误差和测试准确度的影响。实验结果表明,该模型和算法可以有效识别9种手势,识别准确率最高可达93. 33%.     

免费塑料袋何去何从

<正>国务院办公厅下发通知,要求从2008年6月1日起,在全国范围内停止生产超薄塑料购物袋,并取消对塑料购物袋的无偿使用。在所有超市、商场、集贸市场等商品零售场所,实行塑料购物袋有偿使用制度。根据中国塑料袋