本文關(guān)鍵詞： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多通道 梯度圖像 隨機化特征融合 分類　出處：《河南科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了更好地利用圖像數(shù)據(jù)中隱含的特征信息,將多方向梯度信息作為邊緣信息的基本表達,提出了一種基于圖像梯度的多通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別方法。先將圖像進行Sobel算子處理,得到水平方向、垂直方向及兩個對角方向的4個梯度圖像。然后,建立4個多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)4個不同方向梯度圖像的特征。再將4個不同方向的特征進行隨機化特征融合,得到樣本的特征后經(jīng)過批標準化處理。最后,通過分類器得到分類結(jié)果。在數(shù)據(jù)庫Cifar-10和MNIST上進行了驗證,驗證結(jié)果表明:本文提出的模型具有較好的泛化能力,相比單通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在兩個數(shù)據(jù)庫中識別錯誤率分別降低了9.85%和0.38%。
[Abstract]:In order to make better use of the implicit feature information in the image data, the multi-direction gradient information is regarded as the basic representation of the edge information. A multi-channel convolution neural network image recognition method based on image gradient is proposed. The image is processed by Sobel operator, and four gradient images in horizontal, vertical and two diagonal directions are obtained. Four multilayer convolution neural networks are established to learn the features of four gradient images in different directions. Then the features of four different directions are randomly fused to obtain the features of the samples and then processed by batch standardization. The classification results are obtained by classifier. The results are verified on Cifar-10 and MNIST database. The results show that the proposed model has better generalization ability, compared with single-channel convolution neural network, the proposed model has better generalization ability than single-channel convolution neural network. The recognition error rates in both databases were reduced by 9.85% and 0.38, respectively.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家“863”計劃基金項目(2015AA015904)
【分類號】：TP391.41;TP183

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本文編號：1530565