期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于深度卷积神经网络的蝇类面部识别
被引量:
12
1
作者
陈彦彤
陈伟楠
+2 位作者
张献中
李雨阳
王俊生
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1558-1567,共10页
针对蝇类昆虫物种繁多、特征复杂等因素,导致蝇类识别准确率低、耗时较长等问题。本文借鉴深度学习方法中的人脸识别算法,提出一种基于深度卷积神经网络的蝇类面部识别方法。首先,在图像对齐过程中,使用多任务卷积神经网络并进行优化即...
针对蝇类昆虫物种繁多、特征复杂等因素,导致蝇类识别准确率低、耗时较长等问题。本文借鉴深度学习方法中的人脸识别算法,提出一种基于深度卷积神经网络的蝇类面部识别方法。首先,在图像对齐过程中,使用多任务卷积神经网络并进行优化即应用深度可分离卷积减少计算参数,缩短图像预处理时间。其次,应用轮廓特征粗提取和具体部位特征细提取相结合的方式提取更加丰富的特征信息即使用卷积池化粗提取出图像的轮廓特征值;同时,使用Inception-ResNet网络、Reduction网络细提取出具体部位特征值。最终在网络训练时,结合上述方法使得提取到的特征信息更加精确全面。实验表明,所提方法的准确率达到94.03%,相较于其他网络训练方法,该方法在保证较高准确率的情况下提升计算效率。
展开更多
关键词
蝇类面部识别
深度卷积神经网络
多任务卷积神经网络
Inception-ResNet网络
Reduction网络
下载PDF
职称材料
题名
基于深度卷积神经网络的蝇类面部识别
被引量:
12
1
作者
陈彦彤
陈伟楠
张献中
李雨阳
王俊生
机构
大连海事大学信息科学技术学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1558-1567,共10页
基金
国家自然基金资助项目(No.61901081)
中央高校基本科研业务费专项资助资助(No.3132020199)。
文摘
针对蝇类昆虫物种繁多、特征复杂等因素,导致蝇类识别准确率低、耗时较长等问题。本文借鉴深度学习方法中的人脸识别算法,提出一种基于深度卷积神经网络的蝇类面部识别方法。首先,在图像对齐过程中,使用多任务卷积神经网络并进行优化即应用深度可分离卷积减少计算参数,缩短图像预处理时间。其次,应用轮廓特征粗提取和具体部位特征细提取相结合的方式提取更加丰富的特征信息即使用卷积池化粗提取出图像的轮廓特征值;同时,使用Inception-ResNet网络、Reduction网络细提取出具体部位特征值。最终在网络训练时,结合上述方法使得提取到的特征信息更加精确全面。实验表明,所提方法的准确率达到94.03%,相较于其他网络训练方法,该方法在保证较高准确率的情况下提升计算效率。
关键词
蝇类面部识别
深度卷积神经网络
多任务卷积神经网络
Inception-ResNet网络
Reduction网络
Keywords
face recognition of fly
deep convolutional neural network
multi-task convolutional neural network
Inception-ResNet
Reduction network
分类号
TP306 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度卷积神经网络的蝇类面部识别
陈彦彤
陈伟楠
张献中
李雨阳
王俊生
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
12
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部