1 / 2
文档名称:

基于LBP的屏幕内容图像评价CNN模型.docx

格式:docx   大小:11KB   页数:2页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

基于LBP的屏幕内容图像评价CNN模型.docx

上传人:niuwk 2025/1/19 文件大小:11 KB

下载得到文件列表

基于LBP的屏幕内容图像评价CNN模型.docx

文档介绍

文档介绍:该【基于LBP的屏幕内容图像评价CNN模型 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于LBP的屏幕内容图像评价CNN模型 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。N模型N模型摘要:近年来,随着计算机视觉和机器学习的迅速发展,屏幕内容图像评价变得越来越重要。本论文提出了一种基于局部二值模式(LocalBinaryPattern,LBP)的屏幕内容图像评价卷积神经网络(N)模型。N的深层学习能力,能够有效地对屏幕内容图像进行评价。实验证明,该模型在屏幕内容图像评价任务上具有较好的性能。,屏幕内容图像评价在许多领域中变得越来越重要,例如图像质量评价、图像尺寸适配等。传统的评价方法主要基于人工设计的特征提取和机器学习算法,但这些方法通常需要大量的人工设计和标注数据,而且在复杂图像场景下表现不佳。因此,开发一种能够自动学习和表示图像内容的模型是非常有必要的。,基于深度学习的图像评价方法已经取得了很好的效果。N作为一种强大的图像处理模型,已被广泛应用于图像质量评价、图像分类等任务。然而,目前对于屏幕内容图像评价任务,相关研究相对较少。因此,N相结合的模型,以提高屏幕内容图像评价的准确性和鲁棒性。:N模型。首先,对输入的屏幕内容图像进行LBP特征提取,得到LBP特征图像。然后,将LBP特征图像作为输入,N模型进行深层学习和特征表示。最后,N输出的特征向量进行屏幕内容图像评价。。首先,使用公开的屏幕内容图像数据集进行训练和测试,评估模型的评价性能。实验结果表明,提出的模型在屏幕内容图像评价任务上表现出较好的准确性和鲁棒性。其次,根据实验结果分析了模型的性能优势和局限性,并提出了改进方向。。实验结果表明,该模型在屏幕内容图像评价任务上具有较好的性能。然而,目前的模型仍存在一些不足之处,例如对复杂图像场景的适应性不够强,对于特定应用场景的评价性能需要进一步优化等。未来的研究方向可以考虑进一步改进模型结构和算法,提高模型的鲁棒性和泛化能力。[1]He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,&Sun,J.(2016).(-778).[2]Wang,Z.,Bovik,.,Sheikh,.,&Simoncelli,.(2004).ImageQualityAssessment::apublicationoftheIEEESignalProcessingSociety,13(4),600-612.[3]Ojala,T.,Pietikainen,M.,&Harwood,D.(1996).,29(1),51-59.

最近更新

初中地理·经纬网 15页

桥梁抗震2019年度研究进展 2页

校企合作模式下建筑安全特色课程体系整体优化.. 2页

柔性直流输电技术的应用探究 2页

某水电站蚀变岩三轴卸荷试验研究 2页

某型组合传动发电机功能失效故障分析 2页

某600 MW机组超临界锅炉结焦问题分析 2页

林业技术创新在现代林业发展中的重要性分析 2页

来自西部检验检测的一个后起之秀——访西安国.. 2页

杆状病毒口服感染因子PIF5功能初步研究 2页

《CASS应用教程》课件 32页

创意求职简历模版 6页

刚性接触网课件 34页

《RHLCH补充内容》课件 30页

《Simpana管理界面》课件 31页

《top服务技巧》课件 29页

农夫山泉股份有限公司内部使用定向招聘历年高.. 40页

《vip会员推介资料v》课件 31页

内部使用宝鸡石油钢管厂毕业生专项招聘生产储.. 40页

内部使用中国石化洛阳石油化工总厂招聘172人公.. 39页

兰州铝业股份有限公司2024年春季招聘24人高频.. 39页

光明乳业股份有限公司2024年应届高校毕业生招.. 38页

信泰光学(深圳)有限公司2024校园招聘公开引.. 41页

佳能(中山)办公设备有限公司2023-2024年毕业生.. 41页

2025年妇幼保健院年终总结大会领导讲话 3页

全屋定制家具购销合同范本 5页

2024年机关车队工作总结 23页

2024年陶瓷车间主管工作总结(精选篇) 34页

浙江大学中国史专业考研复试面试问题整理附面.. 6页

干眼症课件 44页