首页

在线投稿

在线选题

学者主页

学术机构

互知阅读

教研活动

开通VIP

登陆

浏览历史> 收藏> 个人中心>

全部

期刊

文献

标题

作者

单位

摘要

关键词

栏目

基金

文献检索

高级检索期刊导航

包含全部检索词

包含精确检索词

包含至少一个检索词

作者

出版物

发表时间

-

找到3条结果

第1/1页

全选已选文献： 0 清除

导出/参考文献

排序：默认排序发表时间 ↓ 被引量阅读量

	题名	作者	刊名	栏目	年/期	阅读量	被引	获取
	基于轻量CNN模型的MP3音频隐写分析方法	李宗佑高勇	通信技术	信息处理与传输	2022年10期	467	0
	萤火虫算法优化CNN在移动端食物识别系统中的应用	王永奇	商业2.0·市场与监管	业界交流	2020年06期	795	0
	基于CNN的多模态特征融合视频语义分析关键过程研究	陈怡然廖宁	科学咨询	专业视窗	2020年09期	921	0

基于轻量CNN模型的MP3音频隐写分析方法

李宗佑高勇四川大学

期刊《通信技术》

2022年10期

摘要：提出了一种名为LV3的高效、轻量卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）模型来检测MP3熵码域的隐写算法。实验选择高通滤波器预处理后的量化修正离散余弦变换（Quantified Modified Discrete Cosine Transform,QMDCT）系数矩阵作为网络输入。该网络通过搭配使用卷积核分解、池化层和残差块，能做到以更小的模型和计算成本获取有价值的隐写特征信息。LV3采用1×1卷积核与批量归一化层来降低过拟合风险，并加速收敛。此外，为了验证模型的泛化能力，引入了迁移学习，并取得了不错效果。实验结果表明，所提模型大小较对比网络缩减了25%，并且隐写分析检测精度高、收敛速度快。

CNN MP3 QMDCT系数隐写分析

阅读量：467

下载量：0

被引数：0

萤火虫算法优化CNN在移动端食物识别系统中的应用

王永奇安徽财经大学管理科学与工程学院

期刊《商业2.0·市场与监管》

2020年06期

摘要：传统的图像识别技术在食物识别上有着准确率不高、计算速度慢的缺陷。深度学习自诞生以来，凭借其强大的机器学习特性，极大地推动了图像识别的发展。近年来，随着人工智能的高度发展，深度学习得到了更深入的发展。因此，采用深度学习技术进行食物识别的研究，既有实现的基础，又有实际的意义。本文通过设计基于优化卷积神经网络算法的移动端食物识别系统，解决了食物识别系统在移动设备中准确率低、存储量高的难题，为食物识别技术的再发展提供借鉴与参考。

移动端食物识别深度学习 CNN

阅读量：795

下载量：0

被引数：0

基于CNN的多模态特征融合视频语义分析关键过程研究

陈怡然廖宁（重庆工程学院　重庆　400056）

期刊《科学咨询》

2020年09期

摘要：摘　要：视频场景语义分析是对视频信息所包含场景的状态进行描述和逻辑表示，涉及人和物的动作、表情、音频、图像序列等信息。其过程包括对视频的语义信息进行特征提取、整理、分析与识别，涉及人的视觉机理、图像识别、机器学习、模式识别和深度学习等领域。在本篇论文中，就解决视频语义分析问题所需要的关键过程进行阐述和理论推衍，证明其过程实施的可行性。

CNN 多模态特征融合视频场景分析

阅读量：921

下载量：0

被引数：0

全选已选文献： 0 清除

导出/参考文献

导出/参考文献（0）

PDF在线阅读

价格：0.00元

微信支付

支付宝支付

国家新闻出版总署

中国期刊协会

中国知网

互知教育

国家图书馆

国家版权局

中国记者网

中国文明网

中国农家书屋网

中国全民阅读网

关于我们版权公告客服中心在线咨询用户建议 PDF在线工具

Copyright © 2021-2024 全科互知 | 赣ICP备2021006197号-4 | 新出网证(赣)字20417号
赣公网安备 36012102000372号 | 赣B2-20210313 | 技术支持：道然科技

sasa

互知学术

sasa

全科互知