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针对车型精细识别率低的问题,提出基于局部特征与多损失融合的车型精细识别算法。首先通过Faster RCNN获取区分度较大的车脸区域;然后在识别网络中,借助VGG16提取车脸特征,在输出层对Soft Max损失和中心损失进行加权融合,有效地引导网络学习类内距离较小、类间距离较大的特征。实验结果表明:所提算法在中山大学VRID—1数据集的识别准确率为98.80%,车型精细识别准确率得到了明显的提升。