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摘要
现有的指印活性检测方法因存在模型复杂、训练参数量大等问题，在嵌入式设备这种运算能力受限的场景中应用较为困难。为解决这一问题，提出一种应用于嵌入式设备的指印活性检测方法。该方法构建了一个轻量级的神经网络模型，在传统卷积神经网络模型的基础上，取消了全连接层，采用分通道的残差模块替代原有的卷积层，精简了网络结构，大幅度降低了模型参数量，缩短了模型运行时间。建立指印数据集，并用其进行实验分析，实验结果表明：笔者构建的轻量级神经网络模型在测试集上准确率为96.22%,相较于传统神经网络模型在指印活性检测方面准确率更高，参数量更少，对设备运算性能要求更低。
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