有效识别图像或视频中人物的不同群体, 是进行图像智能分析的重要环节, 归根结底是研究如何获取图像中的“有效特征”. 本文以卷积神经网络模型为基础模型, 提出多模型融合卷积神经网络的方法, 利用ImageNet训练得到的模型参与本文神经网络模型的权值初始化, 在有效节省时间和计算资源成本的前提下获取更多有效的特征. 实验结果证明, 本模型对于自然场景中的个体分类中成年男性、成年女性、儿童识别准确率可以保持在85%左右, 提高了人物群体分类的准确度和可靠度.

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实验要求： 选取自己最喜欢的小说1部。存储为txt。要求20万字以上。 任取其中10个人物，考虑他们的姓名、别名等等一系列因素。 (1)统计每个人在小说中出现的次数并排序。 (2)统计每个人在小说中出现的篇幅跨度（第一次出现距最后一次出现的篇幅）并排序。 (3) 如果两人在相距较短的一段文字中出现，我们认为两人有关系，距离越短，关系越近。自行设计统计标准，找出10个人中： 1)关系最紧密的两个人，关系最不紧密的两个人。 2)输入一个人名，列出该人和其他人关系的紧密程度排名。 看与实际是否符合？如果不太符合，说明可能的原因。

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