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基于CNN-SVM的废旧手榴弹图像特征分类

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针对各类废旧手榴弹规格繁多,锈蚀严重,识别困难的问题,提出了一种基于强特征CNN-SVM对废旧手榴弹的分类算法.该算法先利用Xception网络对废旧手榴弹图像进行更深、更细粒度的特征提取,然后使用L2-SVM的合页损失替代标准支持向量机的合页损失,最后采用L2-SVM对归一化特征进行分类.实验结果表明该方法相对于传统方法能够实现快速收敛,获得较高的分类准确率,为各类废旧手榴弹的鉴定和销毁提供了便利.
The Feature Classification of Disused Grenade Images Based on CNN-SVM

林进健、陈世娥

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武警警官学院训练基地,广州,510080

废旧手榴弹 Xception网络 特征提取 支持向量机

2020

武警工程大学学报
中国人民武装警察部队工程学院

武警工程大学学报

影响因子：0.05
ISSN：2095-3984
年,卷(期)：2020.36(4)
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