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基于深度学习的图像识别研究 被引量：26
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作者 安强强 郑敏 《自动化与仪器仪表》 2018年第3期115-118,共4页
针对传统图像分类算法在泛化能力等方面存在的不足，结合当前的深度学习算法，提出一种基于卷积神经网络与SVM的图像识别方法。对此，文章首先以深度学习算法中比较典型的卷积神经网络进行介绍，并重点对原理和训练过程进行介绍；然后... 针对传统图像分类算法在泛化能力等方面存在的不足，结合当前的深度学习算法，提出一种基于卷积神经网络与SVM的图像识别方法。对此，文章首先以深度学习算法中比较典型的卷积神经网络进行介绍，并重点对原理和训练过程进行介绍；然后构建卷积神经网络结构和SVM分类器，最后以水果图像为例，通过MATLAB对上述模型进行编程仿真。结果表明本文提出的算法在识别的错误率方面都要明显优于单一的算法，进而验证了本文算法的可行性，为当前图像的识别提供了新的参考与借鉴。 展开更多
关键词 深度学习 监督算法 SVM支持向量机 分类器 仿真实验
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