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為了提高花朵圖像識(shí)別與分類的準(zhǔn)確率，采用基于深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的算法來完成花朵圖像的識(shí)別與分類。為了保證花朵圖像在卷積過程中的特征完整性，將不冋尺寸的真實(shí)花朵圖像進(jìn)行定量平均分抉，忽略分塊尺寸的大小，保證分塊數(shù)量相等，然后對(duì)分塊的圖像進(jìn)行深度卷積池化増強(qiáng)，増強(qiáng)方法為最大值増強(qiáng)，并對(duì)噪聲進(jìn)行最大值池化操作，然后將兩者進(jìn)行對(duì)抗判別，運(yùn)用交叉熵誤差對(duì)價(jià)值函數(shù)進(jìn)行評(píng)估，求解花朵圖像識(shí)別與分類的結(jié)果。文中分別對(duì)花朵圖像増強(qiáng)、冋類花朵圖像識(shí)別和不同類花朵圖像分類分別進(jìn)行了實(shí)例仿真，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表眀，所提算法在花朵圖像分類正確率方面的優(yōu)勢眀顯且穩(wěn)定性好。
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