針對(duì)武夷巖茶鮮茶葉葉片圖像分類問題,提出一種融合整體與局部信息的分類方法。該方法使用兩分支并行結(jié)構(gòu)構(gòu)建了一個(gè)整體與局部信息融合的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。實(shí)驗(yàn)表明,在9個(gè)品種共計(jì)7 330張武夷巖茶鮮茶葉葉片圖像數(shù)據(jù)集上,基于ResNet18構(gòu)造的兩分支并行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類準(zhǔn)確率為96.68%,超過了其他CNN模型的分類準(zhǔn)確率。這表明通過融合全局信息、邊緣形狀信息和紋理局部信息能有效提高分類準(zhǔn)確率。 

【文章來源】：智能系統(tǒng)學(xué)報(bào). 2020,15(05)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3476022