基于深度学习的古生物化石图像识别研究

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<正>对化石标本的研究,是古生物学的重要研究内容。在化石鉴定的过程中进行准确的系统分类,有助于建立可靠的地质时间标尺。生物化石的古生态研究是重建地史时期古地理、古气候的重要依据。但是传统的古生物系统分类对人类专家的依赖性很强,对专业知识和长时间的经验积累要求很高。国内部分学者应用计算机技术对古生物化石分类已进行了的工作包括:采用SIFT算法作为古生物化石图像识别的基本算法,利用古生物化石图像中的特征点进行匹配识别,并针对SIFT算法实时性较低的问题对其进行改进,实现对古生物化石图像的识别。采用收集多个化石大类图片的方式,使用多种神经网络模型的尝试对化石图片识别,如使用VGG16在化石大类数据集上处理多分类问题。
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