本文關(guān)鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紋理分類方法研究

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【摘要】：深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)在許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用中都取得了突破性進(jìn)展,但其在紋理分類應(yīng)用中的性能還未得到深入研究。為此,就CNN模型在圖像紋理分類中的應(yīng)用進(jìn)行了較為系統(tǒng)的研究。具體而言,將CNN用于提取圖像的初步特征,此特征經(jīng)過(guò)PCA(principal component analysis)降維后可得到最終的紋理特征,將其輸入到SVM(support vector machine)分類器中便可獲得分類標(biāo)簽。在4個(gè)常用的紋理數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了性能測(cè)試與分析,結(jié)果表明CNN模型在大多紋理數(shù)據(jù)集上均能取得很好的性能,是一種優(yōu)秀的紋理特征表示模型,但其對(duì)包含旋轉(zhuǎn)和噪聲的紋理圖像數(shù)據(jù)集仍不能取得理想結(jié)果,需要進(jìn)一步提升CNN的抗旋轉(zhuǎn)能力和抗噪聲能力。另外,有必要構(gòu)建具有足夠多樣性的大規(guī)模紋理數(shù)據(jù)集來(lái)保征CNN性能的發(fā)揮。
【作者單位】： 天津大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 紋理分類 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN) 計(jì)算為州泥覺(jué)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金Nos.61271325,61472273 天津大學(xué)“北洋學(xué)者-青年骨干教師”項(xiàng)目No.2015XRG-0014~~
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 1引言紋理在自然界中廣泛存在,幾乎所有自然界事物的表面都是一種紋理,它包含了圖像的表面信息與其周圍環(huán)境的關(guān)系,兼顧了圖像的宏觀信息和微觀結(jié)構(gòu),因此紋理分析在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和多媒體分析領(lǐng)域占據(jù)重要地位。傳統(tǒng)的紋理分類算法以局部二值模式(lo c al binary p attern,L B P)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 史春麗,劉京玲;一種快速檢測(cè)紋理斑塊的方法[J];西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2001年06期

2 鄭瑤函,葉正麟,湯力,潘璐璐;紋理元提取與紋理合成的自由參數(shù)估計(jì)[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2004年36期

3 孟祥增;劉明霞;;基于概念的自然紋理分類[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2006年11期

4 陸春君;陳松燦;譚曉陽(yáng);;基于紋理頻譜子集的紋理識(shí)別[J];江南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年06期

5 霍玉洪;劉云;;稀疏紋理分類的研究[J];合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年06期

6 劉明霞;侯迎坤;楊德運(yùn);;一種新的自然紋理分類方法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2008年19期

7 孫小芳;;基于分割的紋理分類農(nóng)田信息提取[J];閩江學(xué)院學(xué)報(bào);2010年02期

8 徐曉哲;李振明;;一種有效的結(jié)構(gòu)紋理區(qū)分方法[J];甘肅科學(xué)學(xué)報(bào);2010年03期

9 王曉明;馮鑫;黨建武;;一種局部監(jiān)督式紋理分類算法[J];蘭州理工大學(xué)學(xué)報(bào);2012年04期

10 袁建星,萬(wàn)嘉若,王成道;紋理模型和紋理識(shí)別[J];環(huán)境遙感;1988年02期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 陳曉鐘;孫華燕;;基于更佳分辨率小波分解的圖像紋理分類[A];第九屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-99）論文集[C];1999年

2 謝世朋;胡茂林;;基于局部仿射區(qū)域?qū)ο∈杓y理分類的研究[A];第一屆建立和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2005）論文集[C];2005年

3 謝世朋;胡茂林;;基于濾波器庫(kù)的紋理自動(dòng)分類的研究[A];第一屆建立和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2005）論文集[C];2005年

4 曹偉國(guó);李宗民;李華;;一種旋轉(zhuǎn)與尺度不變的紋理分類方法[A];第十四屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

5 付新文;李象霖;張妙蘭;;一種基于矢量量化的紋理匹配分類方法[A];中國(guó)圖象圖形科學(xué)技術(shù)新進(jìn)展——第九屆全國(guó)圖象圖形科技大會(huì)論文集[C];1998年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 宋鐵成;圖像局部特征的提取與描述方法研究[D];電子科技大學(xué);2016年

2 崔振超;計(jì)算機(jī)舌診中舌體分割與紋理分類研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

3 孫利君;基于樣本的紋理合成方法研究[D];山東大學(xué);2012年

4 邵曉鵬;紅外紋理生成方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2005年

5 王凱;基于圖像紋理特征提取算法的研究及應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2013年

6 賀永剛;基于局部二值模式的紋理表達(dá)研究[D];華中科技大學(xué);2012年

7 齊憲標(biāo);共生局部二值模式及其應(yīng)用[D];北京郵電大學(xué);2015年

8 賀永剛;基于局部二值模式的紋理分類研究[D];華中科技大學(xué);2012年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 占俊杰;光照變化的紋理分類研究[D];重慶大學(xué);2015年

2 王寧寧;基于線結(jié)構(gòu)光3D紋理測(cè)量的研究[D];電子科技大學(xué);2015年

3 許麗穎;基于LBP和KNN的視頻紋理識(shí)別算法研究[D];吉林大學(xué);2015年

4 管凌霄;基于紋理和結(jié)構(gòu)分析的機(jī)場(chǎng)目標(biāo)檢測(cè)方法[D];解放軍信息工程大學(xué);2015年

5 崔昊;紋理合成中誤差度量及像素再合成研究[D];山東師范大學(xué);2016年

6 郝華;基于混合高斯模型匹配的紋理分類研究[D];大連理工大學(xué);2016年

7 李秀麗;基于紋理合成的絨類針織物真實(shí)感模擬[D];江南大學(xué);2013年

8 鄭瑤函;紋理元提取與紋理合成方法及其應(yīng)用研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2006年

9 吳靜;古建筑大面積多樣化紋理生成研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2012年

10 胡瑩瑩;旋轉(zhuǎn)不變紋理分類算法研究[D];天津大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：809786