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基于卷积神经网络和Django界面展示的猫品种识别.zip

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简介：
本项目采用卷积神经网络实现猫品种自动识别，并通过Django框架构建用户友好的Web界面进行结果展示。提供便捷高效的猫品种分类服务。 getcatpic.py：爬虫获取数据；kind.py：分类；pictureprocess.py：处理图片；copy_to_.py：将图片加入测试训练集（3:7分），注意修改处理图片的路径；catkinds：加入权重文件，对页面上传的图片进行识别。运行环境为Django1.8.2、Python 3.6.3、TensorFlow 1.3、h5py 2.7、Keras 2.1.2、NumPy 1.13.3、Pillow 5.0.0 和 pymysql 0.8.0。

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  • 基于卷积神经网络和Django界面展示的猫品种识别.zip
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    本项目采用卷积神经网络实现猫品种自动识别，并通过Django框架构建用户友好的Web界面进行结果展示。提供便捷高效的猫品种分类服务。 getcatpic.py：爬虫获取数据；kind.py：分类；pictureprocess.py：处理图片；copy_to_.py：将图片加入测试训练集（3:7分），注意修改处理图片的路径；catkinds：加入权重文件，对页面上传的图片进行识别。运行环境为Django1.8.2、Python 3.6.3、TensorFlow 1.3、h5py 2.7、Keras 2.1.2、NumPy 1.13.3、Pillow 5.0.0 和 pymysql 0.8.0。
     
  • 基于CNN的卷积神经网络猫狗识别
    优质
    本项目采用卷积神经网络(CNN)技术，致力于实现高效准确的猫狗图像分类与识别。通过深度学习算法训练模型以区分猫和狗图片，展现CNN在计算机视觉领域的强大应用能力。 基于TensorFlow的猫狗识别分类算法涉及使用深度学习技术来区分图像中的猫和狗。这种方法通常包括数据预处理、模型构建（如卷积神经网络）、训练以及评估等步骤，以实现高精度的图像分类效果。利用TensorFlow框架的强大功能，开发者可以轻松地搭建复杂的机器学习模型，并通过大量标记图片进行训练，从而提高识别准确率。
     
  • 基于卷积神经网络的猫咪分类识别
    优质
    本研究运用卷积神经网络技术，开发了一种高效的猫咪图像分类与识别系统，旨在提高对不同品种猫咪自动识别的准确率。 基于卷积神经网络的猫种类识别结合Django的完整示例代码展示。环境配置如下：使用 Django 1.8.2、Python 3.6.3、TensorFlow 1.3、h5py 2.7、Keras 2.1.2、NumPy 1.13.3、Pillow 5.0.0 和 pymysql 0.8.0。
     
  • 基于卷积神经网络的猫狗图像识别算法.zip
    优质
    本项目探索了利用卷积神经网络（CNN）进行猫与狗图像分类的有效性。通过深度学习技术，训练模型以高准确率区分不同种类动物图片。该研究为图像识别领域提供了有价值的参考和应用案例。 卷积神经网络算法识别猫狗图片.zip 由于文件名重复了三次，简化后可以这样表示： 卷积神经网络算法识别猫狗图片.zip 文件提供了一个使用卷积神经网络来区分猫和狗图像的示例或工具。如果需要更详细的描述，请具体说明所需内容。
     
  • 基于卷积神经网络的面部识别系统.zip
    优质
    本项目为一个基于深度学习技术的人脸识别应用，采用卷积神经网络算法，实现高效精准的面部特征提取与身份验证。 该程序代码是基于Python3.5开发的。它包含一个名为faces_my.py的文件，用于通过电脑上的摄像头实时捕捉人脸并保存到指定目录下。可以在程序中设置所需的人脸数据集大小，默认初始值为10,000张图片。每张人脸图像被调整至64*64像素尺寸，以便于后续神经网络训练。 经过模型训练后，人脸识别算法的准确率达到了99%。要进行模型训练，请运行train.py文件，并可根据需要设置训练批次和迭代结束条件。完成训练后，程序会自动保存当前卷积神经网络模型至程序目录下。 当模型训练完成后，若想查看其性能表现，可执行recognition.py文件。该脚本将使用计算机摄像头实时监测人脸并进行识别，在图形界面窗口中显示人脸识别结果。
     
  • 基于卷积神经网络的面部识别系统.zip
    优质
    本项目为一个基于卷积神经网络的面部识别系统，旨在利用深度学习技术实现高效、准确的人脸检测与身份验证。 基于卷积神经网络的人脸识别系统.zip包含了利用深度学习技术进行人脸识别的研究成果和技术实现方法。该文件可能包含代码、实验数据以及相关的研究报告，旨在展示如何通过卷积神经网络来提高人脸识别的准确性和效率。
     
  • 基于卷积神经网络的食品图像识别
    优质
    本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的食品图像识别方法，旨在准确高效地识别各类食品。通过大量标注数据训练模型，实现对复杂背景下的食品精准分类与检测。 基于卷积神经网络的食物图像识别技术可以利用Python和TensorFlow进行实现，并且提供相应的数据集下载。
     
  • 基于卷积神经网络的面部图像识别
    优质
    本研究采用卷积神经网络技术进行面部图像识别，通过深度学习算法自动提取面部特征，实现高效、精准的人脸检测与辨识。 自行建立的数据集主要用于收集现场人脸图像，这种方式与机场中的人脸数据采集方式非常相似。我们准备了400对正样本和400对负样本进行实验。在这种情况下，得到的图像相似程度作为输入数据，并对其进行排列以预测数值结果，最终计算出TPR（真正率）和FPR（假正率）。文件需要直接保存在D盘下，在Matlab 2014a中运行并确保完全正确。
     
  • 利用卷积神经网络进行猫狗识别
    优质
    本项目运用卷积神经网络技术，旨在通过分析图像特征实现对猫与狗的有效分类。该研究不仅深入探讨了CNN模型在动物图像识别中的应用潜力，还展示了如何优化算法以提高准确率和效率。 基于卷积神经网络的猫狗识别可以用于小型课程设计和学习实践。