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針對紋身圖像的特點和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在全連接層對圖像特征抽取能力的不足問題，提出一種三通道的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)紋身圖像檢測算法，并進(jìn)行了三方面的改進(jìn)工作。首先，針對紋身圖像的特點改進(jìn)圖像預(yù)處理方案；其次，設(shè)計了一個基于三通道全連接層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，并對特征建立索引，有效地提高了網(wǎng)絡(luò)對不同尺度下空間信息的提取能力，實現(xiàn)了對紋身圖像的高效檢測；最后，通過兩個數(shù)據(jù)集驗證了算法的泛化能力。實驗結(jié)果表明，對NIST數(shù)據(jù)集所提預(yù)處理方案比Alex方案有總正確率提高0.17個百分點，紋身圖像正確率提高0. 29個百分點。在所提預(yù)處理方案下，提出的算法在標(biāo)準(zhǔn)的NIST紋身圖像集上具有明顯的優(yōu)勢，正確率從NIST公布的最優(yōu)值96. 3%提高到99. 1%，提高了2.8個百分點；相對于傳統(tǒng)的CNN算法，正確率從98. 8%提高到99. 1%，提高了0.3個百分點。在Flickr數(shù)據(jù)集上也有相應(yīng)的性能提升。
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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