本文關(guān)鍵詞：基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的視覺目標(biāo)半監(jiān)督識別算法

  更多相關(guān)文章： 目標(biāo)識別 深度卷積網(wǎng)絡(luò) 半監(jiān)督

【摘要】：文章提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的半監(jiān)督目標(biāo)識別算法(SORDL),緩解了監(jiān)督學(xué)習(xí)所需的收集大量目標(biāo)標(biāo)簽圖像集的難題。通過學(xué)習(xí)無位置標(biāo)簽圖像類別與有位置標(biāo)簽圖像類別之間的相似關(guān)系,得到圖像分類器轉(zhuǎn)換成目標(biāo)檢測器的一般方法。在公開的測試數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提SORDL算法能夠大幅度提高半監(jiān)督識別準(zhǔn)確性,性能優(yōu)于目前的主流算法。
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院研究生2隊(duì);解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院;中國人民解放軍95980部隊(duì);
【關(guān)鍵詞】： 目標(biāo)識別 深度卷積網(wǎng)絡(luò) 半監(jiān)督
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 圖像分類是判斷給出的圖像中是否包含指定物體,其主要研究內(nèi)容是對圖像進(jìn)行特征描述。通常,圖像分類算法通過特征學(xué)習(xí)或手工特征設(shè)計(jì),對整幅圖像進(jìn)行全局描述,然后使用圖像分榐判斷是否存在指定物體。如圖1所示,圖像分類要回答的問題是圖像中包含有奶牛。 ^一近年來,圖像分類

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 韓艷春;李智蘭;曾憲文;;目標(biāo)識別與分類方法[J];軍事通信技術(shù);2003年01期

2 楊建勛,史朝輝;基于模糊綜合函數(shù)的目標(biāo)識別融合算法研究[J];火控雷達(dá)技術(shù);2004年04期

3 李彥鵬,施福忠,黎湘,莊釗文;基于模糊綜合評判的目標(biāo)識別效果評估[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2005年03期

4 左崢嶸,張?zhí)煨?集成證據(jù)提高目標(biāo)識別性能的方法研究[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年03期

5 李彥鵬,黎湘,莊釗文;一種應(yīng)用模糊聚類分析的目標(biāo)識別效果評估方法[J];電子對抗技術(shù);2005年03期

6 蓋明久;呂世良;時(shí)寶;;一種概率更新方法及在目標(biāo)識別中的應(yīng)用[J];海軍航空工程學(xué)院學(xué)報(bào);2006年05期

7 張平定;王海軍;王睿;;一種基于聚類思想的目標(biāo)識別新方法[J];空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年02期

8 賈宇平;付耀文;黎湘;莊釗文;;灰局勢決策方法在決策層融合目標(biāo)識別中的應(yīng)用[J];信號處理;2007年04期

9 李靜;黃崢;;靜態(tài)傅里葉干涉具在目標(biāo)識別中的應(yīng)用研究[J];光譜學(xué)與光譜分析;2009年08期

10 黃瑤;熊和金;;目標(biāo)識別的灰關(guān)聯(lián)方法研究[J];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年S1期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王宇;鐘秋海;;用統(tǒng)計(jì)模式識別方法建立海上目標(biāo)識別的數(shù)學(xué)模型[A];1995中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];1995年

2 鄭援;胡成軍;;基于數(shù)據(jù)融合的魚雷目標(biāo)識別[A];第十四屆全國信號處理學(xué)術(shù)年會(CCSP-2009)論文集[C];2009年

3 李夕海;趙克;慕曉冬;劉代志;;目標(biāo)識別中的特征相空間吸引子分析[A];第十屆全國信號處理學(xué)術(shù)年會（CCSP-2001）論文集[C];2001年

4 馮杰;蓋強(qiáng);古軍峰;;模糊聚類分析方法在海上目標(biāo)識別中的應(yīng)用[A];第二屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];2004年

5 趙克;劉代志;慕曉東;蘇娟;;目標(biāo)識別的特征量約束[A];第九屆全國信號處理學(xué)術(shù)年會（CCSP-99）論文集[C];1999年

6 李正東;陳興無;宋琛;何武良;;多傳感器的目標(biāo)識別[A];中國工程物理研究院科技年報(bào)（1999）[C];1999年

7 郭相科;劉進(jìn)忙;曹學(xué)斌;張玉鵬;;子類獨(dú)立分量分析在聲目標(biāo)識別中的應(yīng)用[A];中國聲學(xué)學(xué)會2007年青年學(xué)術(shù)會議論文集（上）[C];2007年

8 張翠;高廣春;趙勝穎;;基于時(shí)間融合算法的近程目標(biāo)識別[A];2011下一代自動測試系統(tǒng)學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2011年

9 俞鴻波;趙榮椿;;三維空間目標(biāo)識別概述[A];信號與信息處理技術(shù)——第一屆信號與信息處理聯(lián)合學(xué)術(shù)會議論文集[C];2002年

10 曹健;陳紅倩;毛典輝;李海生;蔡強(qiáng);;基于局部特征的圖像目標(biāo)識別問題綜述[A];2013年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（第五分冊）[C];2013年

中國重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 莫衍崴 特約記者劉謙;上士白光斌:電話傳音排故障[N];戰(zhàn)士報(bào);2012年

2 陳德潮邋本報(bào)特約通訊員 曹金平 劉劍;為潛艇鑄“魂”[N];解放軍報(bào);2008年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 肖永生;射頻隱身雷達(dá)信號設(shè)計(jì)與目標(biāo)識別研究[D];南京航空航天大學(xué);2014年

2 崔宗勇;合成孔徑雷達(dá)目標(biāo)識別理論與關(guān)鍵技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2015年

3 丁軍;基于稀疏理論的SAR圖像目標(biāo)識別研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

4 韓靜;基于仿生視覺模型和復(fù)雜信息學(xué)習(xí)的多光譜夜視目標(biāo)識別技術(shù)[D];南京理工大學(xué);2014年

5 王海羅;基于視覺感知的無人機(jī)目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)研究[D];北京理工大學(xué);2015年

6 黃璇;多源引導(dǎo)信息融合及其關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國科學(xué)院研究生院(長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所);2016年

7 寧宣杰;基于空防雷達(dá)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器信息融合關(guān)鍵技術(shù)研究及其應(yīng)用[D];東北大學(xué);2014年

8 楊松巖;高頻波段雷達(dá)目標(biāo)特征提取與識別方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

9 張學(xué)峰;雷達(dá)高分辨距離像目標(biāo)識別與拒判方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

10 舒銳;衛(wèi)星目標(biāo)識別與特征參數(shù)提取方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 許俊峰;基于模型的任意視點(diǎn)下三維目標(biāo)識別研究[D];南京航空航天大學(xué);2015年

2 李建;毫米波輻射計(jì)目標(biāo)識別性能測試系統(tǒng)研究[D];南京理工大學(xué);2015年

3 陳晨;紅外/毫米波復(fù)合信號處理方法及電路設(shè)計(jì)[D];南京理工大學(xué);2015年

4 王玉君;基于遠(yuǎn)紅外熱像儀的地面機(jī)動目標(biāo)識別[D];沈陽理工大學(xué);2015年

5 姚國偉;基于高分辨距離像的艦船目標(biāo)識別研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

6 周偉峰;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單目機(jī)器人目標(biāo)識別定位研究[D];安徽工程大學(xué);2015年

7 譚敏潔;基于壓縮感知的雷達(dá)一維距離像目標(biāo)識別[D];電子科技大學(xué);2015年

8 王翔;基于局部神經(jīng)反應(yīng)的目標(biāo)識別研究[D];華中師范大學(xué);2015年

9 劉巍;基于非均勻采樣圖像的目標(biāo)識別與跟蹤算法研究[D];北京理工大學(xué);2015年

10 田兵兵;基于核函數(shù)的SAR圖像目標(biāo)識別研究[D];電子科技大學(xué);2015年

，

本文編號：1044443