【摘 要】
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由于图像中羽绒形态及其多样性，传统的图像识别方法难以正确识别羽绒分拣图像中的羽绒类型，其识别精度也难以达到实际生产的要求.为解决上述问题，构造了一种用于羽绒类型识别的
【基金项目】
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国际合作专项基金资助项目(2013DFA11320);河北省自然科学基金资助项目(F2015201033、F2017201069);“云数融合、科教创新”基金课题(2017A20004)
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由于图像中羽绒形态及其多样性，传统的图像识别方法难以正确识别羽绒分拣图像中的羽绒类型，其识别精度也难以达到实际生产的要求.为解决上述问题，构造了一种用于羽绒类型识别的深度卷积神经网络，并对其权值初始化方法进行了改进.首先利用视觉显著性模型提取羽绒图像的显著部分，然后将图像的显著部分输入到稀疏自动编码器中进行训练，得到一组符合数据集统计特性的卷积核集合.最后采用Inception及其变种模块实现深度卷积神经网络的构造，通过增加网络深度来提高网络的识别精度.试验结果表明，用所构造的深度卷积神经网络对羽绒图像识
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