基于融合机制的多模型神经网络人物群体分类模型

作者：郎波^*; 张娜; 段新新

来源：计算机系统应用, 2020, 29(08): 127-134.

DOI：10.15888/j.cnki.csa.007582

• 图像智能分析
• 有效特征
• 卷积神经网络
• 多模型融合
• 群体分类

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.

• 单位
  北京师范大学珠海分校; 北京师范大学