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1.
基于递进卷积神经网络的台标识别及其并行化
许子立
姚剑敏
郭太良
《电视技术》
2016,40(5):67-73
针对台标的视觉特征,提出一种基于递进卷积神经网络的台标识别算法.该网络不仅有对图像特征进行隐性提取的卷积层和采样层,还包括识别常规台标的泛化模块和识别偏差台标的特异模块.针对串行卷积神经网络训练耗时长的缺点,提出基于Spark的并行递进卷积神经网络算法,采用数据共享及批处理方式对算法模型进行并行化处理.实验证明,递进卷积神经网络算法对台标进行识别能达到98%的正确率,多节点并行化卷积神经网络相比于单节点模型能有效缩短80%以上训练所需的时间.
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