基于移动终端的图像分类器研究与系统实现  

Mobile terminal-based image classifier research and system implementation

作　　者：张溦溦 于金亮 张豪派 肖雪 徐婷 王宏伟(指导)[2] ZhangWeiwei;YuJinliang;ZhangHaopai;XiaoXue;XuTing(Civil Aviation University of China,Tianjin 300300,China)

机构地区：[1]中国民航大学,天津300300 [2]中国民航大学计算机科学与技术学院

出　　处：《科学与信息化》2018年第15期44-45,47,共3页Technology and Information

摘　　要：图像识别技术是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开,TensorFlow框架是谷歌开源的第二代人工智能学习系统。本文记述由图像识别算法卷积神经网络入手,基于TensorFlow语法,在电脑端实现重新训练模型,并将其移植到移动端,实现了移动终端分类器。Image recognition technology distinguishes different types of images based on the semantic information of the images. The TensorFlow framework is Google’s second-generation artificial intelligence learning system. This article describes the image recognition algorithm convolutional neural network to start, based on TensorFlow syntax, re-training model on the computer side, and transplant it to the mobile terminal, to achieve a mobile terminal classifier.

关 键 词：图像分类 TensorFlow ANDROID 卷积神经网络 人工智能 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]