發(fā)布時(shí)間：2018-06-15 06:27

  本文選題：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 門(mén)牌號(hào)碼識(shí)別　； 參考：《云南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2016年02期

【摘要】：以真實(shí)場(chǎng)景中拍攝的街景門(mén)牌號(hào)碼圖像數(shù)據(jù)集SVHN為研究對(duì)象,將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)相結(jié)合,提出了一種基于改進(jìn)LeNet-5的街景門(mén)牌號(hào)碼快速識(shí)別方法.該方法首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像增強(qiáng)預(yù)處理,突出有效特征;然后,省去基本LeNet-5中的第3卷積層,并用SVM分類器代替最后輸出層中的Softmax分類器,以簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的同時(shí)提高分類效率.在國(guó)際公開(kāi)的SVHN數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)LeNet-5可以有效識(shí)別街景門(mén)牌號(hào)碼,7h便可訓(xùn)練得出結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型,識(shí)別率達(dá)到90.35%,提高了算法的綜合效率.
[Abstract]:Taking SVHN as the object of study, a fast recognition method based on improved LeNet-5 is proposed by combining convolution neural network with support vector machine (SVM). The method firstly preprocesses the data for image enhancement to highlight effective features, and then eliminates the third convolution layer in the basic LeNet-5, and uses SVM classifier to replace the Softmax classifier in the final output layer. In order to simplify the network structure and improve the classification efficiency. The experimental results in the internationally published SVHN data set show that the improved LeNet-5 can effectively recognize the street view gate number for 7 hours and can be trained to obtain the network recognition model with stable structure. The recognition rate reaches 90.35 and the comprehensive efficiency of the algorithm is improved.
【作者單位】： 現(xiàn)代教學(xué)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;陜西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;陜西省語(yǔ)音與圖像信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61501287;61501286) 陜西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放共享項(xiàng)目(SAIIP201202) 陜西師范大學(xué)學(xué)習(xí)科學(xué)交叉學(xué)科培育計(jì)劃開(kāi)放課題
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2021036