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题名基于优化卷积神经网络结构的交通标志识别
被引量:18
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作者
王晓斌
黄金杰
刘文举
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机构
哈尔滨理工大学自动化学院
中国科学院自动化研究所
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第2期530-534,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61573357
61503382
+1 种基金
61403370
61273267)~~
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文摘
现有算法对交通标志进行识别时,存在训练时间短但识别率低,或识别率高但训练时间长的问题。为此,综合批量归一化(BN)方法、逐层贪婪预训练(GLP)方法,以及把分类器换成支持向量机(SVM)这三种方法对卷积神经网络(CNN)结构进行优化,提出基于优化CNN结构的交通标志识别算法。其中:BN方法可以用来改变中间层的数据分布情况,把卷积层输出数据归一化为均值为0、方差为1,从而提高训练收敛速度,减少训练时间;GLP方法则是先训练第一层卷积网络,训练完把参数保留,继续训练第二层,保留参数,直到把所有卷积层训练完毕,这样可以有效提高卷积网络识别率;SVM分类器只专注于那些分类错误的样本,对已经分类正确的样本不再处理,从而提高了训练速度。使用德国交通标志识别数据库进行训练和识别,新算法的训练时间相对于传统CNN训练时间减少了20.67%,其识别率达到了98.24%。所提算法通过对传统CNN结构进行优化,极大地缩短了训练时间,并具有较高的识别率。
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关键词
卷积神经网络
批量归一化
贪婪预训练
支持向量机
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Keywords
Convolutional Neural Network (CNN)
batch normalization
Greedy Layer-wise Pretraining (GLP)
Support Vector Machine (SVM)
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于栈式降噪自编码神经网络的车牌字符识别
被引量:16
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作者
贾文其
李明
朱美强
王军
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机构
中国矿业大学信息与电气工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第3期751-756,共6页
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基金
江苏省自然科学基金项目(BK20130207)
江苏省博士后基金项目(1301029C)
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文摘
为解决复杂自然场景下车牌字符受噪声等影响识别困难的问题,提出一种基于栈式降噪自编码神经网络的车牌识别方法。基于降噪自编码模型重构思想自动提取相关特征,通过使用无监督逐层贪婪预训练和有监督微调的方法对深度自编码神经网络进行训练,对复杂环境下低质量的车牌字符图像具有较好的鲁棒性能。与浅层的机器学习算法、传统栈式自编码神经网络和卷积神经网络相比,栈式降噪自编码神经网络有较好的字符识别性能。基于实际道口电子警察采集的车牌图像测试集的实验结果验证了该方法的有效性。
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关键词
车牌字符识别
栈式降噪自编码神经网络
重构
逐层贪婪预训练
微调
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Keywords
license plate character recognition
stacked denoising autoencoder
reconstruction
greedy layer-wise pre-training
fine-tuning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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