【摘要】：深度學(xué)習(xí)方法在圖像的特征提取方面具有優(yōu)勢。針對傳統(tǒng)特征提取方法需要先驗知識的不足,提出一種自動編碼器(Auto Encoder)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)相結(jié)合的深度學(xué)習(xí)特征提取方法。該方法給Auto Encoder加入快速稀疏性控制,據(jù)此對圖像訓(xùn)練出基本構(gòu)件,并初始化CNN的卷積核;同時,給CNN加入了濾波機制,使輸出特征保持稀疏性。實驗結(jié)果表明,在Minist手寫數(shù)字庫和Yale人臉庫的識別效果上,提出的特征提取方法均取得了較好的結(jié)果,實驗進一步通過交叉驗證T檢驗指出,引入濾波機制的特征提取模型優(yōu)于沒有采用濾波機制的模型。
[Abstract]:In view of the shortage of prior knowledge in traditional feature extraction methods, a depth learning feature extraction method combining automatic encoder (Auto Encoder) with convolutional neural network (CNN) is proposed. According to the sparsity control, the basic components of the image are trained and the convolution kernel of CNN is initialized. At the same time, the filtering mechanism is added to CNN to keep the output features sparse. The experimental results show that the proposed feature extraction method achieves good results on the recognition effect of Minist handwritten digital library and Yale face database, and the experiment is further passed. Cross-validation T-test indicates that the feature extraction model with filtering mechanism is better than that without filtering mechanism.
【作者單位】： 中南民族大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院;華中科技大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(60975021) 教育部—中國移動科研基金項目(MCM20121061,MCM20121041)
【分類號】：TP18;TP391.41

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