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基于改进U-Net卷积神经网络的数字图像智能分类方法 被引量：1
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作者 梅光 《长江信息通信》 2024年第10期57-59,共3页
环境噪声和干扰可能会对数字图像智能分类方法的性能产生负面影响,导致分类速度慢。为此,研究基于改进U-Net卷积神经网络的数字图像智能分类方法。通过去噪、增强和标准化处理,提高数字图像的质量;利用改进U-Net卷积神经网络提高预处理... 环境噪声和干扰可能会对数字图像智能分类方法的性能产生负面影响,导致分类速度慢。为此,研究基于改进U-Net卷积神经网络的数字图像智能分类方法。通过去噪、增强和标准化处理,提高数字图像的质量;利用改进U-Net卷积神经网络提高预处理后的图像的维度,使网络能够学习到更丰富的图像信息;采用分割算法将图像划分为多个区域,通过关键点精确定位技术,准确识别出图像中的关键特征点;对比待分类图像与已知类别的图像相似度,实现智能分类。实验结果表明:与传统的分类方法相比,新方法在分类速度更快,实际应用价值更高。 展开更多
关键词 改进u-net卷积神经网络 数字图像 智能分类 图像分类
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