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基于概率图隐马尔科夫随机场与Google InceptionNet V3模型的图像分类识别

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摘要

基于数字图像处理技术,做图像的数据变换,基于线性增强技术为图片数据集做双线性插值处理.使用概率图模型中马尔科夫HMM算法,做图像去噪声的数据预处理.根据现有数据集,以Google InceptionNet V3为基础,改进softmax输出层结构,做图像的分类识别.

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来源
《数字化用户》 |2018年第16期|223-226,218|共5页
作者
焦阳; 方小超; 郑丽萍; 孙国超; 王晓岸;
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作者单位

100020 安邦电子商务有限公司北京;

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100020 安邦电子商务有限公司北京;

100020 安邦电子商务有限公司北京;

100020 安邦电子商务有限公司北京;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序语言、算法语言;
关键词
深度学习; 图像识别; 卷积神经网络; Google InceptionNetV3模型; 概率图模型;

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