【摘 要】
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目的基于深度学习模型实现对中药饮片图像的自动识别。方法构建常用中药饮片图像数据库,基于GoogLeNet深度学习模型进行训练及识别,并与HOG特征的机器学习方法进行比较研究。结果在选取适当超参数情况下,平均识别率达92%,优于HOG特征算法。结论该方法能够自动提取高级图像特征,在复杂背景下具有较高的识别率,可有效应用于中药饮片的分类识别。
【机 构】
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浙江中医药大学,浙江杭州310053
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目的基于深度学习模型实现对中药饮片图像的自动识别。方法构建常用中药饮片图像数据库,基于GoogLeNet深度学习模型进行训练及识别,并与HOG特征的机器学习方法进行比较研究。结果在选取适当超参数情况下,平均识别率达92%,优于HOG特征算法。结论该方法能够自动提取高级图像特征,在复杂背景下具有较高的识别率,可有效应用于中药饮片的分类识别。
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