基于卷积神经网络的图像识别系统
卷积神经网络是人工神经网络与深度学习相结合,从而实现深度学习的方法.其具有良好的容错性、自适应性以及较强的自学习能力,还具有自动提取特征、权值共享以及输入图像与网络结构结合良好等优势.基于卷积神经网络和深度学习的图像识别系统,首先对不同的图像进行采集,将采集的得到的结果作为训练集和测试集.通过卷积神经网络对采集结果的训练,得到用来识别的各类特征,识别的结果可以得到图像的类别信息.
卷积层神经网络、深度学习、图像识别、图像分类、Alexnet构架
TP183(自动化基础理论)
徐州市科技计划项目;徐州工程学院大学生创新创业训练计划项目;江苏省教育信息化研究课题;徐州工程学院高等教育研究课题;江苏省现代教育课题;2018年第二批产学合作协同育人项目
2020-06-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
196-197,200