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基于卷积神经网络的车辆检索方法研究
基于卷积神经网络的车辆检索方法研究
作者:
丁学文
甘澄
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
车辆检测
图像检索
卷积神经网络
摘要:
为了解决传统车辆检索方法中准确性和区分度较低的问题,本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的车辆检索方法。该方法利用CNN稀疏连接和权值共享的优点,针对车辆前脸图像关键特征位置的相对不变性,设计了一个七层的网络结构,可以合理提取车辆的有效特征,并将低级结构特征组合成为高一级的特征,既简化了模型的复杂度,也克服了旋转平移等因素对检测结果的影响。该方法最终通过相似度排序的方法得到检索结果。实验结果表明,本文所提出的方法相对于基于局部不变特征方法具有更高的准确度。
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篇名
基于卷积神经网络的车辆检索方法研究
来源期刊
电脑知识与技术:学术交流
学科
工学
关键词
车辆检测
图像检索
卷积神经网络
年,卷(期)
2016,(10X)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
191-193
页数
3页
分类号
TP391.41
字数
语种
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
丁学文
天津职业技术师范大学电子工程学院
15
26
3.0
4.0
2
甘澄
天津职业技术师范大学电子工程学院
2
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车辆检测
图像检索
卷积神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
主办单位:
时代出版传媒股份有限公司
中国计算机函授学院
出版周期:
旬刊
ISSN:
1009-3044
CN:
34-1205/TP
开本:
出版地:
安徽合肥市濉溪路333号
邮发代号:
26-188
创刊时间:
语种:
出版文献量(篇)
41621
总下载数(次)
23
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