【摘要】：隨著多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及存儲技術(shù)的快速發(fā)展,各個行業(yè)對圖像資料的運用越來越多,人們接觸到的數(shù)字圖像來源不斷擴大,因此如何從大規(guī)模的圖集中選取有用的圖像已經(jīng)成為當今一個亟需解決的課題。傳統(tǒng)的圖像分類方式大致包含兩個步驟:特征提取和分類算法。提取圖像特征是圖像分類識別的重要基礎(chǔ),圖像特征的表示也在某種程度上影響圖像分類的效果。在提取圖像特征之后,需要用分類算法對其進行分類。目前不斷涌現(xiàn)出新的圖像處理技術(shù)和分類方法,如深度學(xué)習(xí)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)是深度學(xué)習(xí)中的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到多種圖像處理任務(wù)中。CNN在一些圖像分類任務(wù)中取得了很好的效果,但仍存在模型分類能力不強、訓(xùn)練樣本較少時準確率不高和收斂較慢等問題。針對這些問題,本文提出以下兩種改進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型。具體研究內(nèi)容如下:(1)提出了一種改進激活函數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。主要改進是將LReLU函數(shù)和Softplus函數(shù)結(jié)合,提出新的LReLU-Softplus激活函數(shù)。LReLU函數(shù)缺乏光滑性,導(dǎo)致模型的平均性能較差;Softplus函數(shù)具有輸出偏移問題,這會影響網(wǎng)絡(luò)的收斂性。改進后的激活函數(shù)在小于0的部分繼承了 LReLU函數(shù)的優(yōu)點,解決了數(shù)值偏移和神經(jīng)元死亡問題;在大于0的部分繼承了 Softplus函數(shù)的光滑性。因此,本文提出改進的LReLU-Softplus激活函數(shù),使新的激活函數(shù)具有LReLU和Softplus的優(yōu)點,同時避免了兩者的缺點。從而提高模型的分類能力。(2)提出一種改進Fisher準則的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。主要改進是使用新的類間散布矩陣,將其定義為兩類樣本經(jīng)投影后的平方均值之差的絕對值,以此改進Fisher準則,再利用改進后的Fisher準則來改進CNN的代價函數(shù)。Fisher準則的思想是尋找一個最優(yōu)投影軸,使兩種類別的樣本在該軸的投影區(qū)間距離最大,因此能夠獲得最優(yōu)的分類效果。然而Fisher準則存在一個缺點是“秩限制”問題,它所獲得的判別信息的個數(shù)受到類別個數(shù)的限制,這影響了識別的性能。本文通過對Fisher準則的改進來緩解“秩限制”問題,并通過對CNN代價函數(shù)的修改,構(gòu)建基于改進Fisher準則的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,從而達到訓(xùn)練樣本較少時提高CNN的分類識別率和使模型快速收斂的目的。(3)本文所提的兩個方法分別在女裝商品圖像庫、Mnist手寫數(shù)字庫、ImageNet圖像庫以及Oxford flowers圖像庫上進行了實驗驗證。在實驗中,改進的LReLU-Softplus激活函數(shù)分別與Sigrmoid、Tanh、ReLU、LReLU以及Softplus函數(shù)進行驗證對比;基于改進Fisher準則的CNN算法(IFCNN)分別與CNN、SAE、FCNN算法進行驗證對比。實驗結(jié)果表明,改進后的方法是有效的和可行的。
[Abstract]:With the rapid development of multimedia technology, network technology and storage technology, more and more people are exposed to digital image sources. Therefore, how to select useful images from large-scale atlas has become an urgent task. Traditional image classification includes two steps: feature extraction and classification algorithm. Extraction of image features is an important basis of image classification and recognition, and the representation of image features also affects the effect of image classification to some extent. After extracting image features, we need to classify them with classification algorithm. At present, new image processing techniques and classification methods, such as depth learning, have been emerging. Convolutional neural network (Convolutional Neural Networks,CNN) is a new neural network in deep learning, which has been widely used in many image processing tasks. CNN has achieved good results in some image classification tasks. However, there are still some problems such as weak classification ability of models, low accuracy and slow convergence when training samples are small. In order to solve these problems, two improved convolution neural network algorithms are proposed in this paper. The main contents are as follows: (1) A convolutional neural network with improved activation function is proposed. The main improvement is to combine the LReLU function with the Softplus function and propose a new LReLU-Softplus activation function. The lack of smoothness of the LReLU function leads to poor average performance of the model and the Softplus function has the problem of output offset which will affect the convergence of the network. The improved activation function inherits the advantages of LReLU function in parts less than 0, solves the problem of numerical offset and neuron death, and inherits the smoothness of Softplus function in parts greater than 0. Therefore, an improved LReLU-Softplus activation function is proposed in this paper, which makes the new activation function have the advantages of LReLU and Softplus, while avoiding the disadvantages of both. In order to improve the classification ability of the model. (2) A convolutional neural network model with improved Fisher criterion is proposed. The main improvement is to use a new inter-class scatter matrix to define it as the absolute value of the square mean difference between two classes of samples after projection, so as to improve the Fisher criterion. Then the improved Fisher criterion is used to improve the cost function of CNN. The idea of Fisher criterion is to find an optimal projection axis, so that the distance between the two kinds of samples in the projection region of the axis is maximum, so that the optimal classification effect can be obtained. However, the Fisher criterion has a disadvantage of "rank limitation". The number of discriminant information obtained is limited by the number of categories, which affects the performance of recognition. In this paper, the "rank limitation" problem is alleviated by improving the Fisher criterion, and the convolution neural network model based on the improved Fisher criterion is constructed by modifying the CNN cost function. In order to improve the classification and recognition rate of CNN and make the model converge quickly when the training samples are small. (3) the two methods proposed in this paper are used in the women's merchandise image database, the Mnist handwritten number database, respectively. The ImageNet image library and the Oxford flowers image library are verified by experiments. In the experiment, the improved LReLU-Softplus activation function is verified and compared with the Sigrmoid,Tanh,ReLU,LReLU and Softplus functions, and the CNN algorithm (IFCNN) based on the improved Fisher criterion is compared with the CNN,SAE,FCNN algorithm. The experimental results show that the improved method is effective and feasible.
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP183

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9 ;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯[N];世界金屬導(dǎo)報;2002年

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本文編號：2297442