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使用 CNN 进行面部情绪识别
面部表情是人类之间交流的重要方式。
在人工智能研究中,深度学习技术已成为增强人机交互的强大工具。心理学中面部表情和情绪的分析和评估涉及评估预测个人或群体情绪的决定。
本研究旨在开发一种能够使用卷积神经网络(CNN)算法和特征提取技术预测和分类面部情绪的系统
基于卷积神经网络的图像分类
现在是学习卷积神经网络及其在图像分类中的应用了。什么是卷积?卷积运算是使用具有恒定大小的“窗口”移动图像,并将图像像素与卷积窗口相乘以获得输出图像的过程。让我们看看下面的例子:我们看到一个9x9图像和一个3x3卷积滤波器,其恒定权重为3 0 3 2 0 2 1 0 1,以及卷积运算的计算
一文学会使用CNN进行人脸关键点识别
项目概况该项目的目标是预测面部图片上关键点的位置。这可以用作各种应用程序中的组件,包括:图片和视频中的人脸识别。面部表情的研究。用于医学诊断,识别畸形面部症状。识别面部关键点是一个很难解决的话题。人与人的面部特征差异很大
ECCV 2020计算机视觉论文合集
AMnier 整理了计算机视觉相关热门主题下的附带代码的精选论文,快来寻找自己感兴趣的论文并亲自在自己的机器上实现吧!
AI加速器实现CNN处理速度和降耗
外媒称,瑞萨(Renesas)开发了一种AI加速器,可以高速和低功率执行CNN(卷积神经网络)处理。该声明发布之际,瑞萨正在推动下一代瑞萨嵌入式人工智能(e-AI)的开发,旨在加快终端设备的智能增长。采用该加速器的瑞萨测试芯片实现了8.8 TOPS / W的功率效率,据称这是业界最高级别的功率效率
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