基于深度卷积神经网络的相机模式识别

人工智能开始走进生活方方面面,并已经开始应用于各行各业。随着深度卷积神经网络的快速发展,深度卷积网络结构的优化、完善,深度卷积神经网络在图像识别、检测领域发挥着重要的作用。目前,给定相机图像来识别手机品牌的相机模式识别在图像溯源领域引起了很大的关注。本文首先应用当前流行的深度卷积神经网络(Goog Le Net、Res Net、Dense Net)在多种手机相机模式上进行识别,同时针对三种深度卷积网络在网络结构上、识别效果上进行分析比较,我们的实验结果证明了深度卷积神经网络在相机模式识别上的高效性。