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电子发烧友网>电子资料下载>电子论文>网络协议论文>基于三通道全连接层的卷积神经网络特征提取

基于三通道全连接层的卷积神经网络特征提取

2017-11-28 | rar | 1.15 MB | 次下载 | 1积分

资料介绍

  针对纹身图像的特点和卷积神经网络(CNN)在全连接层对图像特征抽取能力的不足问题,提出一种三通道的卷积神经网络纹身图像检测算法,并进行了三方面的改进工作。首先,针对纹身图像的特点改进图像预处理方案;其次,设计了一个基于三通道全连接层的卷积神经网络进行特征提取,并对特征建立索引,有效地提高了网络对不同尺度下空间信息的提取能力,实现了对纹身图像的高效检测;最后,通过两个数据集验证了算法的泛化能力。实验结果表明,对NIST数据集所提预处理方案比Alex方案有总正确率提高0.17个百分点,纹身图像正确率提高0. 29个百分点。在所提预处理方案下,提出的算法在标准的NIST纹身图像集上具有明显的优势,正确率从NIST公布的最优值96. 3%提高到99. 1%,提高了2.8个百分点;相对于传统的CNN算法,正确率从98. 8%提高到99. 1%,提高了0.3个百分点。在Flickr数据集上也有相应的性能提升。
 

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