基于线性解码和深度回归预测的图像分类算法

发布时间：2017-11-25 21:26

  本文关键词：基于线性解码和深度回归预测的图像分类算法

  更多相关文章： 线性解码器 回归模型 深度神经网络 图像分类

【摘要】：针对图像分类研究中的分类器输入范围限制和缩放问题,提出一种基于线性特征解码和深度回归模型图像分类算法。首先,通过线性解码器学习低分辨率图像的特征参数;然后,运用学习到的特征对原始高分辨率图像进行卷积和池化操作,得到特征矩阵;再通过Softmax回归模型对图像进行深度学习和分类;最后用距离度量算法得到图像分类结果。实验结果从多方面对比和验证了该方法在分类效率方面超越了传统的误差反向传播算法BP和K最近邻分类算法KNN。
【作者单位】： 武汉科技大学计算机科学与技术学院;武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室;武汉大学软件工程国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61003127,61373109) 武汉大学软件工程国家重点实验室开放基金项目(SKLSE2012-09-31)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 随着互联网技术和多媒体技术的蓬勃发展,以及社交媒体的日益普及和流行,人们接触到的多媒体数据也呈现出直线增长的趋势。图像数据在多媒体数据海洋中占据了十分重要的位置,它也逐步成为人们信息交流、经验分享中的重要媒介。然而,在这些网络资源库中,大部分的图像数据

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