一种基于CLMF的深度卷积神经网络模型

发布时间：2017-06-21 00:11

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【摘要】：针对传统人工特征提取模型难以满足复杂场景下目标识别的需求,提出了一种基于CLMF的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks with candidate location and multi-feature fusion,CLMF-CNN).该模型结合视觉显著性、多特征融合和CNN模型实现目标对象的识别.首先,利用加权Itti模型获取目标候选区;然后,利用CNN模型从颜色、亮度多特征角度提取目标对象的特征,经过加权融合供目标识别;最后,与单一特征以及目前的流行算法进行对比实验,结果表明本文模型不仅在同等条件下正确识别率得到了提高,同时,达到实时性要求.
【作者单位】： 上海海事大学信息工程学院;
【关键词】： 图像识别 深度学习 卷积神经网络 多特征融合
【基金】：国家自然科学基金(31170952) 国家海洋局项目(201305026) 上海海事大学优秀博士学位论文培育项目(2014bxlp005),上海海事大学研究生创新基金项目(2014ycx047)资助~~
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 随着科学技术的飞速发展,图像识别技术已从简单的理论融入到了大众的日常生活之中[1-2].从手机、电脑、打卡机等使用指纹身份识别,到阿里巴巴发布的人脸识别支付技术,都离不开图像识别.然而,在这个信息量爆炸的时代,如何能够提高识别率意义重大,直接关系到图像识别的实用性和

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本文编号：467228