摘要: 针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.
中图分类号:
李鹏松, 李俊达, 吴良武, 胡建平. 基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2020, 58(6): 1436-1442.
LI Pengsong, LI Junda, WU Liangwu, HU Jianping. Image Recognition Algorithm Based on Threshold Segmentation Method and Convolutional Neural Network[J]. Journal of Jilin University Science Edition, 2020, 58(6): 1436-1442.