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| 基于卷积神经网络的舰船图像类型识别 | |
| 引用本文： | 乐艺.基于卷积神经网络的舰船图像类型识别[J].舰船科学技术,2019(20). |
| 作者姓名： | 乐艺 |
| 作者单位： | 南京城市职业学院 |
| 摘 要： | 舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。 |
| 关 键 词： | 输入特征向量 舰船图像 类型编号 期望输出 卷积神经网络 |
Ship image type recognition based on convolutional neural network |
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