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基于孪生卷积神经网络的手机型号识别方法 被引量：6
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作者 韩红桂 甄琪 +3 位作者 任柯燕 伍小龙 杜永萍 乔俊飞 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期112-119,共8页
针对废旧手机回收过程中型号难以精确识别的问题,提出一种基于孪生卷积神经网络的废旧手机型号识别方法.首先,利用基于最大类间差分的边缘检测算法解析手机图像的区域特征,构建手机型号识别数据库;其次,构造一种共享权值孪生卷积网络(si... 针对废旧手机回收过程中型号难以精确识别的问题,提出一种基于孪生卷积神经网络的废旧手机型号识别方法.首先,利用基于最大类间差分的边缘检测算法解析手机图像的区域特征,构建手机型号识别数据库;其次,构造一种共享权值孪生卷积网络(siamese convolutional neural network,S-CNN)的手机识别模型,实现废旧手机图像特征的快速提取;最后,设计一种自适应学习率的识别模型参数更新策略,提高手机型号识别的精度.将其应用于不同场景下废旧手机的分拣,实验结果表明该方法具有较好的快速性和准确性. 展开更多
关键词 孪生卷积神经网络 相似性评估 模型参数更新 手机型号识别 边缘检测 废旧手机回收
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