基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法
来源：吉林大学学报·理学版杂志2020年第6期北京时间：
作者：李鹏松, 李俊达, 吴良武, 胡建平
单位：1. 东北电力大学 理学院, 吉林 吉林 132012； 2. 大连测控技术研究所, 辽宁 大连 116013
摘要：针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.
关键词：图像识别,阈值分割法,卷积神经网络
