高校电子通信类专业基础课程的教学改革与探索

本文主要研究了高校电子通信类专业基础课程的教学改革与探索,旨在探讨如何优化该专业基础课程的教学质量,提高学生的学习效果和实际应用能力。文章首先分析了电子通信类专业基础课程的现状,指出了现有教学模式存在的问题。接着从以学生为中心的教学理念、多元化的教学方法、现代化的教学技术和人性化的学习环境四个方面提出了教学改革策略,并在实践中进行了具体的教学改革实践。本文还探讨了电子通信类专业基础课程的教学探索,包括课程教学模式、课程教学内容和课程教学方法的探索。本文研究了电子通信类专业基础课程的教学探索,包括教学模式、教学内容和教学方法的探索。这些研究成果可为高校电子通信类专业基础课程的教学改革提供参考和借鉴,并且也能够在其他专业基础课程的教学改革中提供有益启示。

遮挡人脸识别技术研究综述

姿态变化、有遮挡的复杂人脸识别已成为人脸识别研究的重要分支之一,针对这种情况,研究人员提出子空间回归、局部特征分析、鲁棒估计分析、图像修复等许多算法.这些方法都是基于单一复杂人脸图像的稀疏表示和特征提取,而最近的深度学习方法由于其具有多层级分解人脸图像和泛化能力强的特点,在解决小姿态变化和遮挡不太严重的情形方面,给出了一种较好的解决方案.对各种方法进行了介绍,并简要说明了优缺点,最后针对目前所面临的挑战,对今后的复杂人脸识别提出了新的研究方向.

计算机图像处理与识别技术的应用

本文结合计算机图像处理技术与识别技术概念和技术要点,对优势和原理进行分析,并对技术具体应用策略进行探讨。目前计算机技术、互联网技术等先进技术得到快速发展,在各行业领域中得到广泛应用,同时随着海量数据信息的形成,为了对其中具有价值的信息进行有效提取,需要对各种无规律、支离破碎的信息加强优化和分析,确保干扰信息能够被有效剔除,进而提升信息数据的可靠性和正确性。在此背景下,通过计算机图像处理及识别技术的应用,充分发挥技术灵活性强、处理量大等优势,加强在各行业领域中应用。

基于深度学习的部分遮挡人脸识别

本文基于一般的人脸识别系统对部分遮挡条件的人脸图像进行识别研究。首先,利用深度CNN模型对ORL人脸数据集中的原始图像进行裁剪并归一化处理,将人脸部位图像专门挑选出来。然后,利用基于OpenFace的CNN模型对人脸图像进行特征提取。最后使用余弦相似度作为度量对人脸图像进行分类识别。本文的实验结果表明,在遮挡比例较低的情况下,本文的识别方法可以取得较为良好的识别效果。