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基于融合机制的多模型神经网络人物群体分类模型
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.
2022-03-17 14:28:10
3.6MB
图像智能分析
有效特征
卷积神经网络
多模型融合
1
模式识别作业,包括线性分类器;最小风险贝叶斯分类器;监督学习法分层聚类分析;K-L变换提取
有效特征
,支持向量机
模式识别的作业,包括线性分类器;最小风险贝叶斯分类器;监督学习法分层聚类分析;K-L变换提取
有效特征
,支持向量机
2021-06-22 23:49:24
2.48MB
模式识别
1
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