基于CNN-SVM的废旧手榴弹图像特征分类

摘要

针对各类废旧手榴弹规格繁多,锈蚀严重,识别困难的问题,提出了一种基于强特征CNN-SVM对废旧手榴弹的分类算法.该算法先利用Xception网络对废旧手榴弹图像进行更深、更细粒度的特征提取,然后使用L2-SVM的合页损失替代标准支持向量机的合页损失,最后采用L2-SVM对归一化特征进行分类.实验结果表明该方法相对于传统方法能够实现快速收敛,获得较高的分类准确率,为各类废旧手榴弹的鉴定和销毁提供了便利.