| 基于深度特征融合的中低分辨率车型识别 |
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| 引用本文： | 薛丽霞,钟欣,汪荣贵,杨娟,胡敏.基于深度特征融合的中低分辨率车型识别[J].计算机工程,2019,45(1):233-238,245. |
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| 作者姓名： | 薛丽霞 钟欣 汪荣贵 杨娟 胡敏 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009;合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009;合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009;合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009;合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009 |
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| 摘 要： | 针对中低分辨率车型识别问题,建立一种改进的卷积神经网络(CNN)特征融合模型。采取特征融合策略对CNN中的不同低层特征进行融合重复利用。为防止出现过拟合现象,结合网络模型稀疏化的结构,使用数据增强方法优化训练数据。分析和实验结果表明,该模型不仅能产生更具区分性的特征,而且能避免由环境等因素引起的干扰,与传统CNN模型相比,具有更高的识别准确率。
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| 关 键 词： | 卷积神经网络 特征融合 稀疏化 中低分辨率 车型识别 |
Mid-low Resolution Vehicle Type Recognition Based on Deep Feature Fusion |
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| XUE Lixia,ZHONG Xin,WANG Ronggui,YANG Juan,HU Min.Mid-low Resolution Vehicle Type Recognition Based on Deep Feature Fusion[J].Computer Engineering,2019,45(1):233-238,245. |
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| Authors: | XUE Lixia ZHONG Xin WANG Ronggui YANG Juan HU Min |
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| Affiliation: | (School of Computer and Information,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China) |
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| Abstract: | XUE Lixia;ZHONG Xin;WANG Ronggui;YANG Juan;HU Min(School of Computer and Information,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China) |
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| Keywords: | Convolution Neural Network(CNN) feature fusion sparseness mid-low resolution vehicle type recognition |
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