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基於深度學習之魚類辨識系統
最後修改日期: 2019-05-05
摘要
目前在海生館的魚類資料是以現場的圖文介紹板解說為主，或是以語音導覽的功能來作介紹，但是在大型的混和魚缸中如果有多種魚類混雜在裡面，介紹板就要做的更巨大且更占空間，或是要花費人力做現場指導，為解決這個問題，需要能快速辨識，操作簡單的辨識系統。本論文的目的是製作魚隻種類辨識系統，使用卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)提取特徵，辨識並快速了解該種魚類的相關知識。卷積神經網絡是目前最流行的深度學習算法之一。本論文研究使用的軟體是以MATLAB做為開發軟體。論文已完成將數種不同種類的觀賞魚作為樣本實驗，每一種魚的分辨正確率約在92%左右，顯示本實驗結果有相當高的辨識率，正陸續增加可辨識魚種的種類，目標是加入所有台灣常見的觀賞魚種。