深度学习下的卷积神经网络图像清晰度识别分析

张涛

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深度学习下的卷积神经网络图像清晰度识别分析

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随着社会经济水平的不断提高和信息时代的不断发展,图像逐渐成为信息传输的重要载体.但是,图像从采集和传送的过程中容易出现失真问题,造成图像内容无法真实、准确地表达出来.在这样的背景下,卷积神经网络图像识别技术应运而生,在实现图像清晰度识别方面发挥出重要作用.基于以上情况,本文在介绍实验数据处理的基础上,从caffe框架、卷积神经网络两个方面入手,研究了图像清晰度识别原理,最后,分析了实验结果.希望通过这次研究,为相关实验者提供有效的借鉴和参考.

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来源
《信息记录材料》|2020年第10期|174-175|共2页
作者
张涛;
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作者单位

中国民用航空中南地区空中交通管理局河南分局河南郑州 450000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
深度学习; 卷积神经网络图像; 清晰度; 识别;

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