深度卷积网络提取的表情特征易受背景、个体身份等因素影响,其与无用特征混合在一起对表情识别造成干扰。针对此问题,提出一种基于注意力模型的面部表情识别算法,该方法基于一个轻量级的卷积神经网络以避免过拟合,通过通道注意力模块和空间注意力模块对特征图元素进行加强或抑制,应用残差学习单元使注意力模型学习到更丰富的特征并获得更好的梯度流。此外,还提出一种面部表情关键区域截取方案,以解决非表情区域的噪声干扰问题。在两个常用的表情数据集CK+和MMI上对所提方法进行了验证,实验结果证明了该方法的优越性。

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此文档是对博文https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/124755753的补充。 利用OpenCV进行图像处理、 图像识别、视频处理、深度学习、并行运算、项目实战等的学习路径...

文档介绍了基于VC++的人民币面值识别的方法，对于有喜欢数字图像处理的朋友有一些帮助。

针对硅太阳电池缺陷的检测问题，利用非接触红外检测方法，通过CCD相机获取硅太阳电池的电致发光图像，利用Matlab软件对缺陷部位图像首先进行预处理，然后进行图像分割、特征提取和图像识别，最后判断检测的硅太阳电池的缺陷。结果表明，该方法能够有效识别硅太阳电池的缺陷。

随着图像获取与传输便利性的不断提高以及图像编辑工具的快速普及,使得恶意用户能够容易拍摄、传播、编辑和修改数字图像,进而达到实施恶意行为或犯罪的目的,则数字图像或视频将成为侦查取证与司法诉讼的关键证据。由图像传感器制造工艺的缺陷和硅晶片的不均匀性引起的光照响应不一致性(PRNU)对于每个相机来说,具有唯一性和稳定性,因此可以将其作为图像来源取证的有效设备指纹。首先对包括设备指纹技术在内的数字图像取证技术进行整体性的回顾,并介绍设备指纹的主要应用情景;然后介绍图像中设备指纹提取的基本技术原理,对设备指纹的提取技术发展情况进行综述;最后对设备指纹提取技术亟待解决的问题与技术发展趋势进行探讨。

人民邮电出版的《数字图像模式识别技术及工程实践》一书的所附源码，包括字符识别、笔迹鉴定、人脸检测、车牌识别、印章识别医学图片处理等内容，给出了基于C/VC++6.0的实现代码!
版权归原出版社，仅供参考交流！

计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系 计算机视觉.pdf

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