基于多元特征异构集成深度学习的图像识别模型及其应用

作     者：汤健 田昊 夏恒 王子轩 徐喆 韩红桂 TANG Jian;TIAN Hao;XIA Heng;WANG Zixuan;XU Zhe;HAN Honggui

作者机构：北京工业大学信息学部北京100124 智慧环保北京实验室北京100124 

出 版 物：《北京工业大学学报》 (Journal of Beijing University of Technology)

年 卷 期：2024年第50卷第1期

页      面：27-37页

核心收录：

学科分类：08[工学] 082304[工学-载运工具运用工程] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0823[工学-交通运输工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2018YFC1900800-5) 

主　　题：废旧手机 图像识别 迁移学习 多元特征 OCR 深度森林 异构集成 

摘      要：随着城市矿产资源循环利用技术的不断发展,废旧手机回收已成为当前研究热点。受限于计算资源和数据资源的相对缺乏,目前基于线下智能回收装备的废旧手机识别精度难以达到实际应用。针对上述问题,提出一种基于多元特征异构集成深度学习的图像识别模型。首先,利用字符级文本检测算法(character region awareness for text detection,CRAFT)提取手机背部字符区域,再利用ImageNet预训练的VGG19模型作为图像特征嵌入模型,利用迁移学习理念提取待回收手机的局部字符特征和全局图像特征;然后,利用局部特征构建神经网络模式光学字符识别(optical character recognition,OCR)模型,利用全局和局部特征构建非神经网络模式深度森林分类(deep forest classification,DFC)模型;最后,将异构OCR和DFC识别模型输出的结果与向量组合后输入Softmax进行集成,基于权重向量得分最大准则获取最终识别结果。基于废旧手机回收装备的真实图像验证了所提方法的有效性。