本文關(guān)鍵詞：基于多尺度分塊卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像目標(biāo)識(shí)別算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)圖像在平移、旋轉(zhuǎn)或局部形變等復(fù)雜情況下的識(shí)別問(wèn)題,提出一種基于非監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練和多尺度分塊的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)目標(biāo)識(shí)別算法。算法首先利用不含標(biāo)簽的圖像訓(xùn)練一個(gè)稀疏自動(dòng)編碼器,得到符合數(shù)據(jù)集特性、有較好初始值的濾波器集合。為了增強(qiáng)魯棒性,同時(shí)減小下采樣對(duì)特征提取的影響,提出一種多通路結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)輸入圖像進(jìn)行多尺度分塊形成多個(gè)通路,每個(gè)通路與相應(yīng)尺寸的濾波器卷積,不同通路的特征經(jīng)過(guò)局部對(duì)比度標(biāo)準(zhǔn)化和下采樣后在全連接層進(jìn)行融合,從而形成最終用于圖像分類的特征,將特征輸入分類器完成圖像目標(biāo)識(shí)別。仿真實(shí)驗(yàn)中,所提算法對(duì)STL-10數(shù)據(jù)集和遙感飛機(jī)圖像的識(shí)別率較傳統(tǒng)的CNN均有提高,并對(duì)圖像各種形變具有較好的魯棒性。
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自動(dòng)編碼器 非監(jiān)督訓(xùn)練 多尺度分塊 目標(biāo)識(shí)別
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61372167,61379104)~~
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 0引言對(duì)圖像中目標(biāo)的精確和魯棒識(shí)別是模式識(shí)別及人工智能領(lǐng)域的核心內(nèi)容,在道路監(jiān)控、戰(zhàn)場(chǎng)偵察、精確打擊等領(lǐng)域中有著重要的作用和廣泛的前景。近年來(lái),隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為機(jī)器學(xué)習(xí)新的熱點(diǎn),基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeural Network,CNN)的圖像識(shí)別算法因其較強(qiáng)的魯

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本文編號(hào)：456669