基于融合机制的多模型神经网络人物群体分类模型

有效识别图像或视频中人物的不同群体, 是进行图像智能分析的重要环节, 归根结底是研究如何获取图像中的“有效特征”. 本文以卷积神经网络模型为基础模型, 提出多模型融合卷积神经网络的方法, 利用ImageNet训练得到的模型参与本文神经网络模型的权值初始化, 在有效节省时间和计算资源成本的前提下获取更多有效的特征. 实验结果证明, 本模型对于自然场景中的个体分类中成年男性、成年女性、儿童识别准确率可以保持在85%左右, 提高了人物群体分类的准确度和可靠度.