基于卷积神经网络的古玩图片分类方法

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中文摘要：针对现有的网上古玩图片分类算法需要人工设计特征、依赖个人经验的不足,提出一种基于卷积神经网络的分类方法.它将背景分离后的图片输入网络,自动提取特征进行分类,在达到较好分类结果时的网络结构更加简单,并且设置合适的特征图个数使网络取得较好的识别率.实验结果表明,该方法应用卷积神经网络能够解决网上古玩图片的分类问题,与传统卷积神经网络相比网络结构更简单、识别率更高;与常用的Hog特征相比,在测试时间相近的情况下该方法识别率更高.

作者：

GU Ya-feng、顾亚风、YE Xue-yi、叶学义、XIA Jing-wen、夏经文、XIA Hu-yun、夏胡云

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作者单位：

杭州电子科技大学模式识别与信息安全实验室,浙江杭州 310018

关键词：

古玩图片分类算法卷积神经网络特征提取

主办单位：

杭州电子科技大学

会议名称：

杭州电子科技大学第九届研究生IT创新学术论坛

会议时间：

2016-11-23

会议地点：

杭州

会议母体文献：

杭州电子科技大学第九届研究生IT创新学术论坛论文集

页码：

339-348

出版时间：

2016