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上传时间: 2021-02-22
详细说明：细粒度车型图像的类间特征差异小，在复杂图片背景中识别干扰因素多。为提高模型在复杂背景中对图像的特征提取能力和识别准确度，提出了基于支持向量机（SVM）和深度卷积神经网络（DCNN）的分类器集成模型Softmax-SVM。它将交叉熵代价函数与hinge损失函数相结合，代替Softmax函数层，减少了过拟合的发生。同时，设计了一个10层的DCNN提取特征，避免了手工提取特征的难题。实验数据集为复杂背景下的27类精细车型图像，尤其还包含同一汽车厂商的相近车型。实验结果表明，在不进行大量预处理的前提下，Softmax-SVM分类器识别269张测试样本能够获得97.78%的准确率,识别每张样本的时间为0.759 s，明显优于传统模式识别方法和未改进前的DCNN模型。因此，基于DCNN的Softmax-SVM分类器能够适应环境的复杂变化，兼顾识别精度与效率，为复杂背景下的细粒度车型分类提供了实际参考价值。
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