本文選題：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡　切入點：Bayesian決策規(guī)則　出處：《中國科學:技術(shù)科學》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：當前熱門圖像分類方法大多側(cè)重在分類能力,忽視識別新事物,然而人類認識事物時側(cè)重認識,只在細小之處重視分類,這一點與人類記憶機制密切相關.盡管目前有許多記憶建模理論被相繼提出,但大多以單詞列表的形式學習,對自然圖像列表的研究有限.基于此,本文提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與Bayesian決策的圖像識別分類記憶建模方法,首先利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取圖像特征,并采用二進制形式存儲特征向量;然后進行視覺圖像的表達,存儲與提取記憶建模,將測試圖像特征向量與所有已存儲特征向量進行匹配對比,計算似然率值;最后在所有似然率基礎上計算測試圖像是新類別的幾率,若該幾率大于某個閾值則判別其為新類別;反之,利用Bayesian決策規(guī)則進行.圖像分類.在Caltech-101與Caltech-256數(shù)據(jù)庫上的實驗表明所提方法能很好地應用于圖像識別分類任務中.其擊中率比目前代表性的稀疏表達分類(SRC)以及極限學習機(ELM)方法高,且虛報率比其他兩種方法低的多.
[Abstract]:At present, most popular image classification methods focus on the ability of classification, ignoring the recognition of new things. However, when people know things, they pay attention to classification only in small places. This is closely related to the mechanism of human memory. Although many theories of memory modeling have been put forward one after another, most of them are studied in the form of word lists, and the study of natural image lists is limited. In this paper, a method of classifying memory modeling based on convolution neural network and Bayesian decision is proposed. Firstly, the image feature is extracted by convolution neural network, and the feature vector is stored in binary form, then the visual image is represented. The model of storing and extracting memory is used to match the feature vector of test image with all the stored feature vectors, and the likelihood rate is calculated. Finally, the probability that the test image is a new category is calculated on the basis of all likelihood rates. If the probability is greater than a threshold, it is identified as a new category; conversely, The experiments on Caltech-101 and Caltech-256 database show that the proposed method can be well applied to the task of image recognition and classification. The hit rate of the proposed method is better than that of the representative sparse representation classification and pole. Learning-limited machine (ELM) method is high, And the false report rate is much lower than the other two methods.
【作者單位】： 中國石油大學(華東)信息與控制工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(批準號:61271407,61671480) 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金項目(編號:14CX06066A)資助
【分類號】：TP183;TP391.41

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本文編號：1567042