基于線性解碼和深度回歸預測的圖像分類算法
本文關鍵詞:基于線性解碼和深度回歸預測的圖像分類算法
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【摘要】:針對圖像分類研究中的分類器輸入范圍限制和縮放問題,提出一種基于線性特征解碼和深度回歸模型圖像分類算法。首先,通過線性解碼器學習低分辨率圖像的特征參數(shù);然后,運用學習到的特征對原始高分辨率圖像進行卷積和池化操作,得到特征矩陣;再通過Softmax回歸模型對圖像進行深度學習和分類;最后用距離度量算法得到圖像分類結果。實驗結果從多方面對比和驗證了該方法在分類效率方面超越了傳統(tǒng)的誤差反向傳播算法BP和K最近鄰分類算法KNN。
【作者單位】: 武漢科技大學計算機科學與技術學院;武漢科技大學智能信息處理與實時工業(yè)系統(tǒng)湖北省重點實驗室;武漢大學軟件工程國家重點實驗室;
【基金】:國家自然科學基金項目(61003127,61373109) 武漢大學軟件工程國家重點實驗室開放基金項目(SKLSE2012-09-31)
【分類號】:TP391.41
【正文快照】: 0引言 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術和多媒體技術的蓬勃發(fā)展,以及社交媒體的日益普及和流行,人們接觸到的多媒體數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)出直線增長的趨勢。圖像數(shù)據(jù)在多媒體數(shù)據(jù)海洋中占據(jù)了十分重要的位置,它也逐步成為人們信息交流、經(jīng)驗分享中的重要媒介。然而,在這些網(wǎng)絡資源庫中,大部分的圖像數(shù)據(jù)
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,本文編號:1227477
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