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基于線性解碼和深度回歸預(yù)測的圖像分類算法

發(fā)布時(shí)間:2017-11-25 21:26

  本文關(guān)鍵詞:基于線性解碼和深度回歸預(yù)測的圖像分類算法


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【摘要】:針對圖像分類研究中的分類器輸入范圍限制和縮放問題,提出一種基于線性特征解碼和深度回歸模型圖像分類算法。首先,通過線性解碼器學(xué)習(xí)低分辨率圖像的特征參數(shù);然后,運(yùn)用學(xué)習(xí)到的特征對原始高分辨率圖像進(jìn)行卷積和池化操作,得到特征矩陣;再通過Softmax回歸模型對圖像進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和分類;最后用距離度量算法得到圖像分類結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果從多方面對比和驗(yàn)證了該方法在分類效率方面超越了傳統(tǒng)的誤差反向傳播算法BP和K最近鄰分類算法KNN。
【作者單位】: 武漢科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;武漢科技大學(xué)智能信息處理與實(shí)時(shí)工業(yè)系統(tǒng)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;武漢大學(xué)軟件工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61003127,61373109) 武漢大學(xué)軟件工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目(SKLSE2012-09-31)
【分類號】:TP391.41
【正文快照】: 0引言 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和多媒體技術(shù)的蓬勃發(fā)展,以及社交媒體的日益普及和流行,人們接觸到的多媒體數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)出直線增長的趨勢。圖像數(shù)據(jù)在多媒體數(shù)據(jù)海洋中占據(jù)了十分重要的位置,它也逐步成為人們信息交流、經(jīng)驗(yàn)分享中的重要媒介。然而,在這些網(wǎng)絡(luò)資源庫中,大部分的圖像數(shù)據(jù)

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本文編號:1227477

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