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摘要
Abstract
Contents
第一章 绪论
1.1研究背景和意义
1.2国内外研究现状
1.3.1图像识别系统
1.3.2图像特征提取
1.4深度学习的发展
1.5论文主要研究内容
第二章 商品的图像特征
2.1引言
2.2颜色特征
2.3形状特征
2.4纹理特征
2.5点特征
2.6语义特征
2.7本章小结
第三章 深度学习技术的研究
3.1引言
3.2神经网络
3.2.1神经元模型
3.2.2感知机
3.2.3 BP算法
3.2.4卷积神经网络
3.3.1基本原理
3.3.2训练过程
3.3.3主要模型
3.3.4框架选择
3.4本章小结
第四章 商品识别实验平台设计和自建数据库研究
4.1引言
4.2.1硬件部分
4.2.2软件部分
4.3商品选择和图像采集
4.4图像预处理
4.4.1阈值分割
4.4.2提取感兴趣区域
4.4.3生成预处理图像
4.5扩充数据集
4.5.1图像加噪声
4.5.2图像几何变换
4.6本章小结
第五章 深度学习用于商品图像识别的研究
5.1引言
5.2 AlexNet网络结构
5.3准备数据库
5.4生成数据迭代器
5.4.1生成.rec格式文件
5.4.2创建数据迭代器
5.5.1创建网络模型
5.5.2训练网络模型
5.5.3模型保存与预测
5.6商品识别系统的实际应用
5.7本章小结
结论与展望
参考文献
攻读学位期间的科研成果
学位论文独创性声明
学位论文版权使用授权声明
致 谢
