檢索結果：共6筆資料 檢索策略： "深度學習".ckeyword (精準) and year="104"
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本文透過深度學習擷取40餘種特徵屬性，並透過部分特徵屬性提升人臉識別率，有別於大多數利用深度學習解決人臉識別的方法，均著重於區塊處理與卷積神經網路(CNN)之設定調整，本文將人臉特徵與屬性特徵擷取出…
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在本文中，我們研究Sparse的表示方式對RGB-D動作辨識的影響，特別是對人的跌倒偵測，Sparse Coding已經在RGB影片的動作辨識中表現出令人印象深刻的結果，然而Sparse Codin…
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在多媒體資訊分析領域中,多模態混合 (Multimodal fusion) 已經被廣泛的研究與討論了。但是,近年來各種不同裝置和感測器的出現與儲存設備成本的降低,使得資料收集變得越來越容易,因此越來…
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在過去不良圖片的辨識通常利用皮膚特徵或是圖片附註的關鍵字描述搭配多個過濾器進行過濾。深度學習通常都需要花費大量的時間來訓練，。隨著硬體的進步以及新的演算法不斷提出，訓練時間問題漸漸緩解。深度卷積神經…
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本論文提出一個有效的影像檢索特徵擷取方式，將點擴散區塊截斷編碼的低階特徵和卷積神經網路中的高階特徵結合，透過此方法能有效提升影像檢索準確度。 低階特徵擷取方式是利用提出的二階層碼簿方式將點擴散區塊截…
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本論文設計用於智慧型交通監控系統中的三大系統，最主要貢獻有三: 1)多角度的物件偵測，2) 物件分類，及3)物件計數功能，分別簡述於下。 本論文所提出的物件偵測系統，主要使用深度學習中區域卷積神經…