技术简介： 本发明公开了一种基于隐马尔科夫模型自增量学习的动态手势识别方法，包括以下步骤：(1)手势检测与跟踪；(2)特征提取与矢量量化；(3)模型训练与手势识别；(4)增量学习。本发明通过使用本发明提出…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种基于近似计算的二值权重卷积神经网络硬件加速器的计算模块。硬件加速器的计算模块可接收输入神经元以及二值卷积核(权重)并进行快速的卷积乘累加计算。计算模块使用补码数据表示…… 查看详细 >
技术简介： 本发明涉及一种帝企鹅种群数目的遥感估算方法，通过对相应时间段内的Landsat 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种砂岩显微薄片的自动分类方法，其步骤是：1)对砂岩的显微薄片图像进行预处理，分割矿物颗粒；2)以颗粒为单位分别提取纹理和形状特征，选择代表颗粒，构成薄片图像的特征向量；3)…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种整合特征字典结构与视觉特征编码的图像分类方法，包含如下步骤：视觉特征提取；特征字典学习；视觉特征编码；特征编码的空间汇合；训练与分类。本发明能获取更为准确的图像特征…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种基于适应性编码和几何平滑汇合的图像分类方法，包含如下步骤：图像底层局部特征提取；码书学习；特征编码；特征汇合；训练数据分割；建立模型；图像分类。本发明应用在图像分类…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种计算机中草图数据集的交互式类别标注方法，包括以下步骤：学习过程，对已标注草图数据集进行多特征提取，特征空间度量学习，计算距离度量函数。选择过程，如果判断草图数据集中…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的层内非均匀的等间隔定点量化方法，包括一下步骤步骤一，选取部分深度卷积神经网络的能够正确识别的图像，并提取识别过程中产生的特征映射(Feature 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种用于二值权重卷积神经网络加速器的硬件架构及其计算流程。其中，硬件架构包含以下部分三个双端片上静态随机存储器，分别用于缓存输入神经元以及一个卷积层的二值权重；四个卷积…… 查看详细 >
技术简介： 一种基于神经节分化的增量式目标识别系统，由低隐藏层、神经节层、高隐藏层和分类器构成，神经节层位于低隐藏层和高隐藏层之间；神经节层的神经节提取样本特征规律，通过神经节的激活和分化，在…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种基于GIS技术的土地利用碳排放减量化控制优化方法，具体是将土地利用变化分析方法、碳排放数据的空间映射方法、土地利用变化的碳排放影响矩阵获取方法和碳减排导向的土地利用空…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了贝叶斯群验方法，首先对状态组合的发生概率Pm进行初始化，假设群体中个体总数为N，则共有2N种状态组合；第一次测试，随机选择若干个体参与测试，并获得最终输出；在每次测试有了结…… 查看详细 >