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摘要
传统的场景分类技术对场景数据的采集、特征提取和预测模型复杂,且识别度及识别结果不高,卷积神经网络技术的优化升级,给场景分类模型提供了坚实的基础,为了提高场景图像特有的特征属性和场景分类的可辨别性,提出了卷积神经网络(CNN)的场景分类模型。此模型建构方法:(1)应用卷积神经网络的机器学习算法和递归神经网络,分别对数据库中的10种场景(每种场景有上百幅图片)做加权和特征提取;(2)用Python语言编程对训练的场景进行模型的建立;(3)用百幅图片数据集之外的10个图片投入模型中,读取结果,测试结果表明,这10个新的数据集能够被模型识别出相应的场景,并且准确度达到百分之九十六以上。
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