基于改进的Cifar-10深度学习模型的金钱豹个体识别研究

• 作者: 刘松 周哲峰 李东喜 李明 赵婷婷
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 金钱豹 个体识别 深度学习 Cifar-10模型 Dropout
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 585-591,598
• 页数: 8页
• 分类号: TP183|S862
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2018.04.011

摘要

将深度学习方法首次应用到金钱豹个体识别研究中,通过对山西沃成生态环境研究所2010-2016年的金钱豹影像数据进行清洗及预处理,得到训练图片540张,测试图片110张.基于Cifar-10深度学习模型,使用"Dropout"防止模型训练结果过拟合,采用多种池化方式组合训练,得到较优的金钱豹个体识别深度学习模型.最终得到的深度学习模型的识别准确率可以达到99.3％,能够有效地识别金钱豹个体.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘松	中国科学院大学网络空间安全学院	50	392	11.0	18.0
5	李明	太原理工大学大数据学院	18	28	3.0	4.0
6	赵婷婷	太原理工大学数学学院	2	2	1.0	1.0
7	周哲峰		2	2	1.0	1.0
8	李东喜	太原理工大学大数据学院	7	19	2.0	4.0