深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的核心算法模型之一,在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了突破性的進(jìn)展,在圖像分析和處理等任務(wù)中受到了廣泛關(guān)注。但是,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的濾波器構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò),缺乏足夠的理論支撐,并且需要大量樣本訓(xùn)練,在一定程度上限制了其在實(shí)際中的應(yīng)用。鑒于此,小波散射卷積網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生,它繼承了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu),所不同的是,其是以預(yù)定義的小波濾波器構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)。理論研究表明,該網(wǎng)絡(luò)具有平移、旋轉(zhuǎn)不變性和形變穩(wěn)定性等特性,而且不需要樣本訓(xùn)練,在圖像檢測(cè)、分類、識(shí)別等方面?zhèn)涫荜P(guān)注。然而,小波濾波器本質(zhì)上是線性時(shí)不變的頻域帶通濾波器,這就決定了小波散射卷積網(wǎng)絡(luò)只適合分析平穩(wěn)特征,對(duì)非平穩(wěn)特征而言得到的結(jié)果并不是最優(yōu)的。考慮到分?jǐn)?shù)階小波變換本質(zhì)相當(dāng)于一組線性時(shí)變的分?jǐn)?shù)域帶通濾波器,適合分析非平穩(wěn)特征,本文以此構(gòu)建了面向非平穩(wěn)特征的分?jǐn)?shù)階小波散射卷積網(wǎng)絡(luò),主要研究?jī)?nèi)容歸結(jié)為以下幾點(diǎn):首先,從多分辨分析的角度,闡明了由分?jǐn)?shù)階小波分析得到的信號(hào)概貌和細(xì)節(jié)對(duì)特征分析的影響。前者體現(xiàn)信號(hào)大尺度特征,對(duì)外界變化不敏感,可直接用于信號(hào)分析;而后者表現(xiàn)為信號(hào)小尺度特征,容易受到干擾而不利于信號(hào)分析。... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究目的和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 國(guó)內(nèi)外研究存在問(wèn)題分析
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排
第2章 分?jǐn)?shù)階小波散射變換
    2.1 預(yù)備知識(shí)
    2.2 多維分?jǐn)?shù)階卷積及其性質(zhì)
        2.2.1 多維分?jǐn)?shù)階卷積定義
        2.2.2 關(guān)于多維分?jǐn)?shù)階卷積的重要不等式
    2.3 多維分?jǐn)?shù)階小波變換及性質(zhì)
    2.4 分?jǐn)?shù)階小波散射變換
    2.5 本章小結(jié)
第3章 分?jǐn)?shù)階小波散射卷積網(wǎng)絡(luò)
    3.1 分?jǐn)?shù)階小波散射變換的濾波器實(shí)現(xiàn)
    3.2 分?jǐn)?shù)階小波散射卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    3.3 分?jǐn)?shù)階小波散射卷積網(wǎng)絡(luò)的基本性質(zhì)
        3.3.1 非擴(kuò)張性
        3.3.2 能量守恒
        3.3.3 形變穩(wěn)定性
        3.3.4 平移不變性
    3.4 本章小結(jié)
第4章 分?jǐn)?shù)階小波散射卷積網(wǎng)絡(luò)在圖像分類中應(yīng)用
    4.1 分?jǐn)?shù)階小波散射卷積網(wǎng)絡(luò)的快速算法
        4.1.1 算法原理
        4.1.2 算法實(shí)現(xiàn)
    4.2 分?jǐn)?shù)階小波散射卷積網(wǎng)絡(luò)在圖像分類中的應(yīng)用
        4.2.1 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的選取與設(shè)置
        4.2.2 數(shù)值結(jié)果分析
    4.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其他成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]小波散射網(wǎng)絡(luò)在各種彩色空間進(jìn)行圖像紋理分類的性能比較(英文)[J]. 伍家松,姜龍玉,韓旭,Lotfi Senhadji,舒華忠.  Journal of Southeast University（English Edition）. 2015(01)
[2]A novel fractional wavelet transform and its applications[J]. SHI Jun,ZHANG NaiTong & LIU XiaoPing Communication Research Center,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China.  Science China（Information Sciences）. 2012(06)
[3]基于形狀上下文的形狀匹配[J]. 申家振,張艷寧,劉濤.  微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2005(04)



本文編號(hào)：2998412