本文關(guān)鍵詞：基于Gist特征與CNN的場景分類方法

  更多相關(guān)文章： Gist特征 特征提取 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 場景分類

【摘要】：針對大多數(shù)場景分類方法只能學(xué)習(xí)淺層特征,忽略圖像之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)信息,提出一種基于Gist特征與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的場景圖像分類方法。其中Gist特征用于提取場景圖像的全局特征,并將其作為深度學(xué)習(xí)模型的輸入,通過逐層訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提取更高層次的特征,并用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分類。實驗在OT室外場景圖像數(shù)據(jù)集和MNIST手寫體數(shù)據(jù)集上考察了batchsize、卷積核對分類結(jié)果的影響,并與DBN,NN,SVM和CART作為分類器的分類結(jié)果進行比較,充分說明了本文方法的有效性。
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： Gist特征 特征提取 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 場景分類
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61450011) 山西省自然科學(xué)基金項目(2014011018-2) 山西省回國留學(xué)人員科研資助項目(2013-033;2015-45)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 場景分類在計算機視覺領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,2006年召開的首次場景理解研討會上明確提出“場景分類是圖像理解的一個新的有前途的研究方向”[1]。Ulrich和Nourbakhsh[2]利用顏色直方圖進行場景分類。Shen[3]等人采用多種特征融合的方法表征圖像特征進行場景分類。Lazebnik[4]等人

【相似文獻】

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本文編號：811850