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基于卷积神经网络的人脸识别检测分析;基金项目：河南省高等学校青年骨干教师培养计划，项目编号：2021GGJS190本文引用地址：0 引言 技术的关键就在于人脸检测，作为重要研究方向广泛应用于模式识别和计算机识别......
系统中，我们需要： 选择3D面部识别或3D飞行时间等技术来收集高质量图像数据。 选择卷积神经网络(ConvNet/CNN)等AI算法来从原始图像数据中提取有意义的内容和动作，从而获取信息。 寻找......
对人工智能和机器学习的意义。CNN是一种能够从复杂数据中提取特征的强大工具，例如识别音频信号或图像信号中的复杂模式就是其应用之一。本文讨论了CNN相对于经典线性规划的优势，后续文章《训练卷积神经网络：什么......
的方法包括结构光、立体匹配、SLAM（同时定位与地图构建）等。 6. 视频分析与处理方法：这种方法涉及在视频序列中进行运动分析、行为识别、事件检测等任务。常见的方法包括光流、动作识别、时空卷积神经网络（3D-CNN）等......
有许多种类型，但本系列文章将只关注卷积神经网络(CNN)，其主要应用领域是对输入数据的模式识别和对象分类。CNN是一种用于深度学习的人工神经网络。这种网络由输入层、若干卷积层和输出层组成。卷积......
，深度学习模型便受到广泛关注而迅速发展。常用的深度神经网络模型有深度信念网络（ＤＢＮ）、受限玻尔兹曼机（ＲＢＭ）、循环神经网络（ＲＮＮ）、卷积神经网络（ＣＮＮ）等。利用......
些方法往往受限于规模和灵活性。随着机器学习的发展，尤其是支持向量机（SVM）和随机森林等算法的应用，文本分类的准确性和适应性有了显著提高。进入深度学习时代，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模......
的研究更加精准。第4阶段，大数据时代的到来，人脸识别的数据库不断壮大，CNN 卷积神经网络等算法的涌现不断地推动着人脸识别的发展。 1.2 1.2.1 人脸表情识别的要素 在20 世纪......
早在1989年就已经问世了，最初人们用它解决手写字符的识别问题，但是受限于当时计算机的硬件水平，其处理速度较慢，并没有推广到其他应用领域。1999年GPU的问世为卷积神经网络......
为弯曲传感器的comb-shaped TENG（CS-TENG）组成，灵敏度达到110V/kPa，经过20000次按压测试后仍能维持稳定输出。最后结合一维卷积神经网络，该仿生传感系统实现了实时物体识别功能。 这项......
个微控制器内核（ARM Cortex M4F和RISC-V）和卷积神经网络（CNN）加速器构成。这一架构针对边缘进行了高度优化，数据的加载和启动由微控制器内核负责，而AI推理由卷积神经网络......
卷积神经网络的硬件转换：什么是机器学习？——第三部分;摘要 本系列文章由三部分组成，主要探讨卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。作为系列文章的第三部分，本文重点解释如何使用硬件转换卷积神经网络......
学习相关领域的产品原型快速搭建和算法开发与应用。 深度学习加速库FDNN是国内首个支持通用卷积神经网络的FPGA加速库，基于RTL级代码，可以......
微控制器，检测并锁定视频、图像中的人脸。与传统嵌入式方案相比，Xailient的神经网络技术方案将功耗降低250倍(仅为280微焦耳)，每次检测运算只需12 ms，支持网络的实时运行，速率高于当前市场上最高效的边缘计算人脸......
训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分;本文是系列文章的第二部分，重点介绍卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。在第一部分文章《卷积神经网络简介：什么......
训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分;摘要 本文是系列文章的第二部分，重点介绍卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。在第一部分文章《卷积神经网络简介：什么......
了一个基于AI的低功耗手势检测系统。该参考设计提供了一个训练数据集、可使用常用神经网络训练工具训练的脚本以及一个神经网络模型，方便用户进行修改。 ● 人脸检测 该参考设计使用图像传感器实现基于CNN的人脸识别......
核包括多种类型的卷积神经网络(CNN)加速器——CNN、CNN Plus、CNN Compact、Advanced CNN、以及一个CNN协处理器引擎，能让开发人员使用其他人发布的广泛使用的各类CNN......
功耗手势检测系统。该参考设计提供了一个训练数据集、可使用常用神经网络训练工具训练的脚本以及一个神经网络模型，方便用户进行修改。● 人脸检测该参考设计使用图像传感器实现基于CNN的人脸识别，并且可以通过修改训练数据库来识别......
防止在压铸生产过程中由于模具零件缺陷导致工作人员受伤及影响生产效率与产品质量的问题，V Y BAZHIN等提出了基于卷积神经网络的模具缺陷检测系统。该系统能及时发现生产过程中模具零件出现的热疲劳裂纹以及碎屑等缺陷，以便及时处理。该系统的视觉检测正确率达到95.1......
减少内存占用的方法往往会导致额外的计算开销或工作负载的失衡。 本文介绍了 NVIDIA 和智能电动汽车开发商蔚来的联合研究。具体来说，文中探讨了张量并行卷积神经网络（CNN）训练如何有助于减少 GPU 内存占用，并展......
-V处理器集成的特殊功能支持以低功耗将数据快速加载到神经网络加速器。配置并加载了数据后，MAX78000 442-KB的卷积神经网络 (CNN) 加速器运行AI推理的速度比MCU解决方案快100倍......
。 　　更多语音识别算法如下： 　　卷积神经网络 　　深度学习神经网络 　　BP神经网络 　　RBF神经网络 　　模糊聚类神经网络 　　改进的T-S模糊神经网络 　　循环神经网络 　　小波神经网络......
器视觉技术更多的应用，传统计算机视觉技术的采用正在变少。”这里的“AI”的含义实际有了窄化。 当我们说2012年在ImageNet图像识别大赛里，AlexNet卷积神经网络（CNN）脱颖而出，还基于GPU做加速，这是......
样就到头了吗？显然还没有，因为大家觉得‘暴力出奇迹’，比如新的模型已经达到了三千亿个参数，而且还在暴力地往上涨，暂时还看不到尽头在哪里。”他说。 另一方面，传统的AI算法，比如美颜、人脸识别、刷脸等，都属于卷积神经网络......
打造精品MAX7800X辛毅分享，MAX7800X系列产品具备特殊的架构，由两个微控制器内核（ARM Cortex M4F和RISC-V）与一个卷积神经网络（CNN）加速器构成。两部分各有分工，微控......
打造精品MAX7800X辛毅分享，MAX7800X系列产品具备特殊的架构，由两个微控制器内核（ARM Cortex M4F和RISC-V）与一个卷积神经网络（CNN）加速器构成。两部分各有分工，微控......
是唯一一家在用户隐私及用户体验上取得平衡的公司。 据悉，苹果只在每个用户身上抓取200MB缓存数据供机器学习调用，包括应用使用习惯、与他人的交互，数据用于神经网络处理、自然语言模型对象识别、人脸识别、场景识别等。而且这些私人信息，并不会被上传到网络......
处理速度上，比M33核心快出40倍，显著减少了设备的唤醒时间，并有效降低了总体功耗。 eIQ Neutron NPUs能够支援包括CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、TCN（时间卷积网络......
学习特别适合复杂鉴别应用场景，比如人脸辨识、文本翻译和语音识别。另外，深度学习也是高级驾驶辅助系统和任务（包括包括车道分类和交通标志识别）中使用的关键技术。神经网络如何工作？受生物神经系统的启发，神经网络......
世界首个碳纳米管基的张量处理器（TPU）芯片，可实现高能效的卷积神经网络运算。省流版总结如下： 工艺：该芯片采用2bit MAC（乘累加单元），3微米工艺技术节点，集成3000个碳基晶体管，可实现图像轮廓识别......
] 吕艳.采用卷积神经网络的老年人跌倒检测系统设计[J].浙江大学学报,2019,53(6):1130-1138. [15] 刘青玉.基于浅层学习和深度学习的传感器活动识别对比研究[D].秦皇岛:燕山......
该 TPU 的五层卷积神经网络可以在功耗仅为 295μW 的情况下，实现高达 88% 的 MNIST 图像识别准确率。 研究团队通过优化碳纳米管制造工艺，获得了纯度高达 99.9999% 的半......
该TPU的五层卷积神经网络可以在功耗仅为295μW的情况下，实现高达88%的MNIST图像识别准确率。 研究团队通过优化碳纳米管制造工艺，获得了纯度高达99.9999%的半......
推理的功耗不到微控制器软件运行功耗的百分之一，大幅提高了机器视觉、语音和面部识别等应用的工作效率。MAX78000的核心是专用硬件，其设计旨在最大程度地降低卷积神经网络(CNN)的能耗和延迟。该硬......
和其他作业，因此促进了热潮。模型根据应用的不同，又分为影像识别的深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、语音识别的循环神经网络（RNN）和自然语言处理的Transformer。模型......
将这些特征表示为计算机可以理解和处理的形式。 3. 目标检测与识别：采用目标检测和识别的算法和模型，如卷积神经网络（CNN）、区域提议方法（R-CNN、SSD、YOLO等）等，实现对图像中的目标物体进行准确检测和识别。 4. 图像分类与识别......
取代手工代码 从2012年开始，也就是在NIPS上发表Convolution Neural Network（卷积神经网络）论文作为起点，深度学习开始成为计算机视觉的主力算法。这个......
Innoviz与经纬恒润在中国港口部署InnovizOne激光雷达;经纬恒润的卷积神经网络 (CNN)解决方案利用 InnovizOne 激光雷达技术提高港口运营效率潜力与安全高性能汽车级LiDAR......
和人工智能技术。 Moissenkov 的想法就是让软件用深度学习（Deep Learning）的方法用照片创造出一张全新的图片。在选取滤镜后，软件将照片上传，让人工智能用一种更深层次的学习方法“卷积神经网络......
和人工智能技术。 Moissenkov 的想法就是让软件用深度学习（Deep Learning）的方法用照片创造出一张全新的图片。在选取滤镜后，软件将照片上传，让人工智能用一种更深层次的学习方法“卷积神经网络......
主机厂与解决方案供应商深化合作，加速技术应用。 随着AI技术的不断进步，自动驾驶技术正迎来新的突破。从卷积神经网络(CNN)到Transformer，每一......
人工智能技术在嵌入式开发中的应用;基金项目：1.基于YOLOv5目标检测和人脸识别相结合的课堂考勤研究，项目编号KYYB2021014；2.基于深度神经网络的农作物虫害识别方法研究，项目......
%。Omivision 拥有 9% 的市场份额。包括 SK 海力士在内的其余三家公司合计控制了 17%。 近日，有消息称SK 海力士正在开发一种使用神经网络技术的新型 CMOS 图像传感器 (CIS......
模型介绍 在Keras中使用CNN进行人类活动识别：此存储库包含小型项目的代码。该项目的目的是创建一个简单的基于卷积神经网络(CNN)的人类活动识别(HAR)系统。该系统使用来自3D加速......
32 位 RISC 处理器、可重新配置的神经网络引擎、可重新配置的通用运算引擎、图像信号处理器和 3D 感应引擎。出货时，TX510 与华邦的 1Gb LPDDR3 DRAM 芯片整合在同一个 14mm......
非对称权重更新策略，平衡权重的可塑性与稳定性，有效缓解灾难性遗忘；硬件方面，团队将MPCL模型部署在由忆阻器存算一体芯片和传统架构处理器组成的混合模拟数字硬件系统上。 近年来，以深度学习和神经网络为代表的人工智能技术在人脸识别......
发表了题为《使用电子突触阵列实现人脸识别》（Face Classification using Electronic Synapses）的研究成果，将氧化物忆阻器的集成规模提高了一个数量级，首次......
问世就引起业界的广泛关注，并于2020年1月批量生产。该处理器适用于物联网应用场景，如人员或物体计数与注意力检测，同时可大幅度降低系统整体功耗，延长电池寿命。 第二代GAP 9处理器为可听设备提供领先技术，如神经网络......
制器(MCU)的边缘设备上运行的经济实惠且功能强大的计算机视觉应用。 STM32Cube功能包FP-AI-VISION1包含几个完整的计算机视觉应用代码示例，这些例程在STM32H747上运行卷积神经网络......

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