【摘 要】
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针对色织物花型人工视觉分类效率低的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络（CNN）的色织物花型图像识别分类方法。构建了18种类别的色织物花型图像样本数据库,建立了基于GoogLeN
【机 构】
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西安工程大学,浙江大学工业控制技术国家重点实验室
【基金项目】
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陕西省自然科学基金(2014JQ2-5029);西安工程大学博士科研启动基金(BS1411)
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针对色织物花型人工视觉分类效率低的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络（CNN）的色织物花型图像识别分类方法。构建了18种类别的色织物花型图像样本数据库,建立了基于GoogLeNet的色织物花型分类深度卷积神经网络,并通过实验分析选择最优的训练迭代期与学习率。结果表明利用深度神经网络分类识别色织物花型是可行、有效的。
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