Indexed by：
Abstract：
深度学习是近些年来人工智能领域取得的重大突破,深度学习与传统模式识别方法的最大不同在于它所提取的特征是从大数据中自动学习得到,而非采用手工设计。现有的深度学习模型属于神经网络,文章引入深度卷积神经网络进行图像识别,该算法在对图像统一转换成固定尺寸后进行处理,具有局部感受野、权值共享和空间下采样等特点,可以有效地提取图像特征。文中使用Python爬虫技术采集的993张图像数据集,对该方法进行测试,平均识别率达到92.50%。实验结果表明,基于深度卷积神经网络的图像识别方法是可行的。
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Source ：
微型机与应用
ISSN： 1674-7720
Year： 2017
Issue： 21
Volume： 36
Page： 54-56
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 1
Affiliated Colleges：
