檢索結果：共5筆資料 檢索策略： "郭景明".ccommittee (精準) and ckeyword.raw="卷積神經網路"
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本文提出的序列迴歸卷積網路（SRCN）模型包含兩部分：卷積神經網路（CNN），與長短期記憶（LSTM）模型。其中CNN能夠萃取動態人臉情感中的表情影像特徵或無線語音命令中梅爾頻譜圖的頻率特徵向量。將…
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這篇論文針對深度可分離卷積神經網路設計了一個超大型積體電路架構，更精細地來說，根據我們的文獻調查，這篇論文是第一篇針對深度可分離之捲積運算神經網路: MobileNet 設計的硬體加速電路。在我們的…
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疲勞駕駛為車禍事故的重要原因之一，且每年因疲勞駕駛而死亡的人數也日益增加，為了防止這個問題造成的影響，本研究提出疲勞駕駛偵測系統。 此研究所面臨的挑戰主要在於人臉的變化，系統準確性受到所需要的時間…
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隨著深度學習領域不斷的進步，計算機視覺領域中的卷積神經網路架構比起以往擁有更多的記憶體使用量和更複雜的運算需求，相對地對於硬體的要求也就更高，導致將深度學習的應用部屬到移動式裝備的困難度逐年在增加，…
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手因為其靈活的特性，是人類生活中主要操作大小事務的肢體部位之一，也因此，人們開始對於提取串流影像中手部的位置及姿態的議題感到興趣，相信這些手部資訊可以增進當今人機互動的體驗。而隨著卷積神經網路…