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基于深度学习的图像识别算法研究

电脑杂谈  发布时间:2019-09-24 07:03:31  来源:网络整理

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【关键词】

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【出版日期】2018-04-15

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【摘要】图像识别技术是计算机视觉领域的重要研究课题之一,已经广泛地应用到了人脸辨识、飞行器识别及无人驾驶等领域。传统的图像识别主要由图像处理、特征提取和图像分类等组成,特征提取是其中最关键的方法,直接决定了图像识别性能的优劣。深度学习借助模拟人脑神经网络的分层结构,对输入的信息逐层进行特点提取。将深度学习利用到图像识别领域,可以推动更好的目标特点提取和更高的分类精度,进一步提升图像识别的准确性。本文概述了图像识别和深度学习的算法描述,针对传统图像分辨算法对飞机目标辨认准确率不高的难题,通过构建飞机目标数据集,采用基于Faster R-CNN算法的两种网络建模进行分类识别。将MobileNet网络采用到传统SSD算法建模中,提升了SSD算法的识别速度。本文的主要研究工作包含:首先,对R-CNN等几种常用目标识别算法进行梳理,阐述各个算法的优缺点,对各算法的辨识准确率和鉴别速率进行非常分析。其次,现代战争中,需要非常迅速准确地分辨敌人来袭飞行器的类型,而传统的飞机图像分辨算法准确率不够高,本文采用Faster R-CNN算法建模对飞机目标集进行分类辨别。通过收集飞机图像创建Pascal VOC 2007标准格式的飞机目标数据集,采用基于ZF网络和VGG16网络的Faster R-CNN算法建模进行分类辨别,得出各飞机类型的辨识准确率和鉴别速率,并与传统飞机识别方式进行对比探讨,证明了该方式的有效性。最后,针对目标识别需要准确迅速,而SSD模型中VGG16网络卷积运算量较大,导致图像识别速度不够高等难题,将MobileNet网络利用到SSD中,提高SSD算法的识别速度。在基于VGG16网络的特色SSD算法建模中采用MobileNet网络图像识别算法书籍,将VGG中的三维卷积运算替换为MobileNet的二维深度卷积和三维点卷积运算,构建了一种MobileNet+SSD的图像识别算法建模,大幅提升卷积层的降维运算图像识别算法书籍,提高了整个模型的测试速度。


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