《表2 特征参数Table 2 Characteristic parameters》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于深度卷积神经网络的飞机识别研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

表1主要提供了不同特征对应的识别率，表2主要提供了实验过程中所用的部分特征参数，其中，A为边缘轮廓特征，B为深度卷积神经网络提取特征。对表1进行分析可知，如果单独使用B深度卷积神经网络提取的特征，准确率为93.33%；而使用A边缘轮廓特征的准确率为88.07%；如果同时使用A和B，则识别飞机正确率能够达到94.39%。因为类型不同的多个飞机，机型必有差别，运用Canny能够有效获取各类飞机边缘轮廓的特征，因此能够把不同类型的飞机区分开。结合上述提取特征的两种办法，即可得到深度特征，因此能够更加有效地识别飞机目标。