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为了探测图像中的肤色像素,提出了一种新的方法-支持向量机(SVM:Support Vector Machine)方法.它是一种基于肤色的非特定人的面部定位方法,是非接触人机交互技术和机器视觉中的一个重要内容.实验结果表明,采用支持向量机方法较传统人工神经网络方法不仅有更高的探测准确性,而且具有更好的推广性能.由于SVM采用结构风险最小化(SRM:Structural Risk Minimization)准则,在最小化训练误差(经验风险)的同时,尽量缩小模型预测误差的上界,从而使模型有更好的泛化能力. 相似文献
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由于光学固有的数值精度低,难以表示负值等弱点,用光学方法实现神经网络时存在着许多困难。针对光学的弱点,本文提出并建立了具有单极二值互连的适应截值模型,这一模型避开了光学实现时难以表示负值和互连精度差等弱点,计算机模拟及光学实现结果表明,这种单极互连神经网络模型同其他的单极模型相比具有高的存储容量及较强的寻址能力。 相似文献
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Adaptive Learning and Pruning Using Periodic Packet for Fast Invariance Extraction and Recognition 下载免费PDF全文
A new learning scheme using a periodic packet as the neuronal activation function is proposed for invariance extraction and recognition of handwritten digits. Simulation results show that the proposed network can extract the invariant feature effectively and improve both the convergence and the recognition rate. 相似文献
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提出一种新的单极神经元相度差别法,提高单极WAT模型的存储容量,且能将与存储模式相差较大的输入模式差别出来,同时给出了光电实现系统及实验结果,单极模型的这一改进,使得单极系统具有全双极模型的特性,而且系统的空间和时间带宽积得到充分的利用。 相似文献
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分区适应截值模型及其在交通标志识别中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
针对Hopfield网络模型在存储模式不满足0和1状态的均匀分布及数目对等的条件下存储容量及寻址能力下降的缺点,提出并用光束方向编码光学实现了三值(1,0,-1)互连的分区适应截值模型,并把这一模型应用到交通标志的识别中,结果表明该模型及光学系统有很好的稳定性。 相似文献
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