發(fā)布時間：2017-09-07 20:47

  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)在許多計算機視覺應(yīng)用中都取得了突破性進展,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簽。在4個常用的紋理數(shù)據(jù)集上進行了性能測試與分析,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)集來保征CNN性能的發(fā)揮。
【作者單位】： 天津大學電子信息工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 紋理分類 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN) 計算為州泥覺
【基金】：國家自然科學基金Nos.61271325,61472273 天津大學“北洋學者-青年骨干教師”項目No.2015XRG-0014~~
【分類號】：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),因此紋理分析在計算機視覺和多媒體分析領(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】

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本文編號：809786