基于卷积神经网络的电话行为识别方法研究

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为了解决人防的保安方式难以适应人们的需求,论文研究基于卷积神经网络的电话行为识别方法,用于特定场合下智能监控接打电话行为。采用基于VGG16并重构网络结构,减少一个全连接层,增加6个卷积层和1个池化层。为了使目标定位更加精准,用K-means聚类算法进行统计prior box。在ssd上优化模型时,在数据层增加数据增广功能。同时为了提高对光照不均匀图像识别准确率,进行光照预处理。实验用2800张图片对训练得到的模型进行测试,结果表明正检率可达0.965。此外,实验进行了多次不同模型对比发现:此模型的
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