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面向智能手機(jī)Web應(yīng)用的logo識別技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時間:2024-06-04 03:31
  隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動設(shè)備的迅速發(fā)展,智能手機(jī)Web應(yīng)用由于其天然的跨平臺性質(zhì)和無需下載、方便用戶使用的特點(diǎn),能有效幫助品牌進(jìn)行產(chǎn)品推廣,因此受到歡迎與廣泛重視。其中對于品牌logo識別技術(shù)作為許多智能手機(jī)Web應(yīng)用中的一項(xiàng)基礎(chǔ)性技術(shù)和重要步驟,也得到了開發(fā)人員的重視和諸多發(fā)展。目前為止,傳統(tǒng)的logo識別技術(shù)基本都是通過人為選擇特征進(jìn)行特征匹配或輪廓提取等方法達(dá)到識別目的,但這些傳統(tǒng)方法由于自身局限性應(yīng)用在智能手機(jī)Web應(yīng)用場景中時都存在諸多不足。近些年隨深度學(xué)習(xí)的迅猛發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別領(lǐng)域取得了較大的成功,這為面向智能手機(jī)Web應(yīng)用的logo識別問題的解決提供了新思路。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般在解決海量數(shù)據(jù)的多分類問題上表現(xiàn)較好,直接應(yīng)用于解決單一品牌的logo識別問題時,由于logo結(jié)構(gòu)簡單、樣本規(guī)模一般較小等因素限制導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)不佳。為有效利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)良特性有效的解決單一品牌的logo識別問題,本文提出了陪練機(jī)制和閾值判定法。本文首先研究了幾種經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在logo識別上的應(yīng)用,探究了分類類別數(shù)的變化對于卷積神經(jīng)網(wǎng)性能的影響,提出了陪練數(shù)據(jù)集的概念,并分析了為卷積神經(jīng)...

【文章頁數(shù)】:93 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-2單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??“”“

圖2-2單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??“”“

?/??輸入?權(quán)值??圖2-1?抽象的神經(jīng)元模型MP??神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元。一個典型的神經(jīng)元模型應(yīng)該包含有輸入,??輸出和計算功能。連接是神經(jīng)元中最重要的東西,每一個連接上都應(yīng)當(dāng)有一個權(quán)??重。如上圖中的w即為對應(yīng)每條連接上的權(quán)重。一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法旨在??通過不....


圖2-1?抽象的神經(jīng)元模型MP??

圖2-1?抽象的神經(jīng)元模型MP??

單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也稱感知機(jī),是最簡單的祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是于1958年康內(nèi)爾大學(xué)??計算科學(xué)家Frank?Rosenblatt提出兩層神經(jīng)構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。感知機(jī)有兩個層次,??分別是輸入層和輸出層,輸入層和輸出層是直接相連的,結(jié)構(gòu)如圖2-2所示。?????圖2-2單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??輸入層里....


圖2-3?兩層祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是感知器的推廣,可以被看做是一個有向圖,一組輸入向量??

圖2-3?兩層祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是感知器的推廣,可以被看做是一個有向圖,一組輸入向量??

?/??輸入?權(quán)值??圖2-1?抽象的神經(jīng)元模型MP??神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元。一個典型的神經(jīng)元模型應(yīng)該包含有輸入,??輸出和計算功能。連接是神經(jīng)元中最重要的東西,每一個連接上都應(yīng)當(dāng)有一個權(quán)??重。如上圖中的w即為對應(yīng)每條連接上的權(quán)重。一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法旨在??通過不....


圖2-4多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??

圖2-4多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??

調(diào)”(fine-tuning)技術(shù)將預(yù)訓(xùn)練的結(jié)果當(dāng)成模型參數(shù)初始值來對整個網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)??化訓(xùn)練。預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)技術(shù)的使用大幅降低了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的耗時。多層神??經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)如圖2-4所示。??'?I?!??輸入?輸入層?隱含層?輸出層輸出??圖2-4多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??神經(jīng)網(wǎng)....



本文編號:3988803

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