基于递进卷积神经网络的台标识别及其并行化

• 作者: 姚剑敏 许子立 郭太良
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 台标识别 卷积神经网络 递进 并行 Spark
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 采集与制作
• 页码范围: 67-73
• 页数: 7页
• 分类号: TP751
• 字数: 4515字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2016.05.015

摘要

针对台标的视觉特征,提出一种基于递进卷积神经网络的台标识别算法.该网络不仅有对图像特征进行隐性提取的卷积层和采样层,还包括识别常规台标的泛化模块和识别偏差台标的特异模块.针对串行卷积神经网络训练耗时长的缺点,提出基于Spark的并行递进卷积神经网络算法,采用数据共享及批处理方式对算法模型进行并行化处理.实验证明,递进卷积神经网络算法对台标进行识别能达到98％的正确率,多节点并行化卷积神经网络相比于单节点模型能有效缩短80％以上训练所需的时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚剑敏	福州大学平板显示技术国家地方联合工程实验室	86	238	8.0	10.0
2	郭太良	福州大学平板显示技术国家地方联合工程实验室	302	1102	15.0	21.0
3	许子立	福州大学平板显示技术国家地方联合工程实验室	1	8	1.0	1.0