基于深度特征融合的中低分辨率车型识别

• 作者: 杨娟 汪荣贵 胡敏 薛丽霞 钟欣
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 特征融合 稀疏化 中低分辨率 车型识别
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 233-238,245
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5125字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049334

摘要

针对中低分辨率车型识别问题,建立一种改进的卷积神经网络(CNN)特征融合模型.采取特征融合策略对CNN中的不同低层特征进行融合重复利用.为防止出现过拟合现象,结合网络模型稀疏化的结构,使用数据增强方法优化训练数据.分析和实验结果表明,该模型不仅能产生更具区分性的特征,而且能避免由环境等因素引起的干扰,与传统CNN模型相比,具有更高的识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡敏	合肥工业大学计算机与信息学院	116	1456	20.0	34.0
2	汪荣贵	合肥工业大学计算机与信息学院	104	1458	21.0	34.0
3	薛丽霞	合肥工业大学计算机与信息学院	27	72	5.0	7.0
4	杨娟	合肥工业大学计算机与信息学院	47	121	5.0	8.0
5	钟欣	合肥工业大学计算机与信息学院	1	3	1.0	1.0