基于Gist特征与CNN的场景分类方法

发布时间：2017-09-08 04:22

  本文关键词：基于Gist特征与CNN的场景分类方法

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【摘要】：针对大多数场景分类方法只能学习浅层特征,忽略图像之间的相关结构信息,提出一种基于Gist特征与卷积神经网络结合的场景图像分类方法。其中Gist特征用于提取场景图像的全局特征,并将其作为深度学习模型的输入,通过逐层训练卷积神经网络,提取更高层次的特征,并用训练好的卷积神经网络进行分类。实验在OT室外场景图像数据集和MNIST手写体数据集上考察了batchsize、卷积核对分类结果的影响,并与DBN,NN,SVM和CART作为分类器的分类结果进行比较,充分说明了本文方法的有效性。
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【关键词】： Gist特征 特征提取 卷积神经网络 场景分类
【基金】：国家自然科学基金项目(61450011) 山西省自然科学基金项目(2014011018-2) 山西省回国留学人员科研资助项目(2013-033;2015-45)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 场景分类在计算机视觉领域有广泛的应用,2006年召开的首次场景理解研讨会上明确提出“场景分类是图像理解的一个新的有前途的研究方向”[1]。Ulrich和Nourbakhsh[2]利用颜色直方图进行场景分类。Shen[3]等人采用多种特征融合的方法表征图像特征进行场景分类。Lazebnik[4]等人

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本文编号：811850