94、深度学习在植物幼苗分类与手势认证系统中的应用

深度学习在植物幼苗分类与手势认证系统中的应用

植物幼苗分类

在农业领域，去除杂草对于农作物的健康生长至关重要。杂草会与农作物争夺养分和水分，影响农作物的产量。为了解决这一问题，研究人员提出了利用深度学习技术对植物幼苗进行分类的方法。

研究中使用了包含12种不同植物幼苗图像的数据集，共计5550张图像。提出了VGG - 19模型和ResNet - 101模型用于植物幼苗分类。通过比较这两个模型的准确率，发现ResNet - 101模型的性能优于VGG - 19模型。

为了进一步优化ResNet - 101模型，研究人员进行了超参数调整，使用了Adam、Adagrad、SGD和RMS prop等不同的优化器。实验结果表明，Adam优化器在批量大小为128、学习率为0.0001时，在ResNet - 101模型上表现最佳，准确率达到了94%。

这个分类系统具有很大的应用潜力，可以与机械臂结合，在大型农田中进行实际的除草操作，提高农业生产的效率和产量。

基于手势的认证与授权系统

在生物识别领域，非接触式生物识别技术因其卫生、安全和高效的特点，受到了越来越多的关注。其中，基于手势识别的认证系统是一种具有创新性的解决方案。

手势识别的应用与背景

手势识别信号具有广泛的应用场景，如为视觉障碍者提供交流方式、在医疗保健、汽车用户界面、安全和监控等领域都有潜在的应用价值。

在深度学习出现之前，生物识别主要依赖于手工提取的特征，如SIFT方法。而如今，卷积神经网络（CNN）及其变体在生物识别系统中得到了广泛应用。CNN能够从原始像素中直接学习输入图像的有效表示，无需大量的预