报告题目：基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法
报 告 人：李鹏松 教授 东北电力大学理学院
报告时间：2021年7月26日10:00--11:00
报告地点：高压合成楼 东侧206室
报告摘要：在计算机视觉领域中，图像识别问题一直受到广泛关注。卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是完成图像识别任务的主要方法之一。本报告中，我们介绍一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法。首先使用均值迭代阈值分割法区分图像的目标与背景并扩大两者灰度值之间的差异。然后，改进卷积神经网络适应处理后的数据并识别测试集数据。最后，计算出测试集的识别准确度和损失值，作为评价算法识别性能的指标。
报告人简介：李鹏松，东北电力大学理学院院长、教授。主要从事应用数学、应用力学研究，在动力系统、非线性振动、结构稳定性等方向发表论文30余篇。
