檢索結果：共3筆資料 檢索策略： cdept.raw="資訊工程系" and ckeyword.raw="辨識"
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本研究提出植基於類神經網路的倒傳遞網路的通用辨識法, 可以辨識14種的CFA的通用式, 包括RGB型, 非RGB型, 特別可以針對目前較難以辨識的RGBW型, 以進行辨識未知的CFA圖像, 雖然稍耗…
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由於許多應用系統的資料成長數量龐大，使得高維度空間之資料捜尋、辨識與分類的方法，在各種不同的應用領域廣受注意。從實際應用的觀點而言，若僅憑藉著目測的方式來分析或識別此類資料不但缺乏效率且相當耗費人力…
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近年來，卷積神經網絡（CNN）在計算機視覺領域中扮演了重要角色，包括圖像分類和物體檢測等任務。CNN 能夠從圖像中提取空間特徵，使其能夠高效地解決分類問題。在這些任務中，食物分類在各種應用中尤為重要…