【摘 要】
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提出了一种基于模糊不变卷积神经网络(BICNN)模型的目标识别方法。与传统卷积神经网络(CNN)模型不同,BICNN引入了一种新的模糊不变层。BICNN通过增加模糊不变约束项及正则化来优化模糊不变目标函数并进行训练;通过减小模糊不变目标函数值,使得训练样本在模糊前后的特征映射一致,最终实现模糊不变性。测试结果表明,BICNN解决了模糊造成的识别率低的问题,增大了运动模糊图像的识别率。
【机 构】
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上海海事大学信息工程学院,上海200135
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提出了一种基于模糊不变卷积神经网络(BICNN)模型的目标识别方法。与传统卷积神经网络(CNN)模型不同,BICNN引入了一种新的模糊不变层。BICNN通过增加模糊不变约束项及正则化来优化模糊不变目标函数并进行训练;通过减小模糊不变目标函数值,使得训练样本在模糊前后的特征映射一致,最终实现模糊不变性。测试结果表明,BICNN解决了模糊造成的识别率低的问题,增大了运动模糊图像的识别率。
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