基于多尺度分块卷积神经网络的图像目标识别算法

发布时间：2017-06-16 23:05

  本文关键词：基于多尺度分块卷积神经网络的图像目标识别算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对图像在平移、旋转或局部形变等复杂情况下的识别问题,提出一种基于非监督预训练和多尺度分块的卷积神经网络(CNN)目标识别算法。算法首先利用不含标签的图像训练一个稀疏自动编码器,得到符合数据集特性、有较好初始值的滤波器集合。为了增强鲁棒性,同时减小下采样对特征提取的影响,提出一种多通路结构的卷积神经网络,对输入图像进行多尺度分块形成多个通路,每个通路与相应尺寸的滤波器卷积,不同通路的特征经过局部对比度标准化和下采样后在全连接层进行融合,从而形成最终用于图像分类的特征,将特征输入分类器完成图像目标识别。仿真实验中,所提算法对STL-10数据集和遥感飞机图像的识别率较传统的CNN均有提高,并对图像各种形变具有较好的鲁棒性。
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;
【关键词】： 卷积神经网络 自动编码器 非监督训练 多尺度分块 目标识别
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61372167,61379104)~~
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 0引言对图像中目标的精确和鲁棒识别是模式识别及人工智能领域的核心内容,在道路监控、战场侦察、精确打击等领域中有着重要的作用和广泛的前景。近年来,随着深度神经网络成为机器学习新的热点,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)的图像识别算法因其较强的鲁

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 徐小琴;;多传感器数据融合目标识别算法综述[J];红外与激光工程;2006年S4期

2 林思明;;运动目标识别算法研究[J];西北电讯工程学院学报;1985年04期

3 王旭辉;刘云猛;裴浩东;;基于嵌入式图像处理平台的实时多目标识别算法[J];科学技术与工程;2014年03期

4 朱峰,窦丽华,杨国胜,陈文颉;基于异类传感器的战场运动目标识别算法[J];北京理工大学学报;2002年03期

5 孔刚,张启衡,许俊平;一种复杂背景下运动扩展目标识别算法[J];仪器仪表学报;2005年S1期

6 贾宇平;李亚楠;付耀文;庄钊文;;一种基于灰色定权聚类的决策层融合目标识别算法[J];电子与信息学报;2008年02期

7 熊艳，张桂林，彭嘉雄;自动目标识别算法性能评价的一种方法[J];自动化学报;1996年02期

8 陈喜;陈浩;;针对潜望镜的舰船目标识别算法的研究[J];微计算机信息;2007年01期

9 杜方键;杨宏晖;;两种半监督多类水下目标识别算法的比较[J];声学技术;2014年01期

10 党二升;李丽;;激光探测“猫眼”效应目标识别算法[J];航空科学技术;2011年06期

中国重要会议论文全文数据库 前5条

1 徐小琴;;多传感器数据融合目标识别算法综述[A];2006年全国光电技术学术交流会会议文集（D 光电信息处理技术专题）[C];2006年

2 孔刚;张启衡;许俊平;;一种复杂背景下运动扩展目标识别算法[A];第三届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2005年

3 常青;;分形特征目标识别算法[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年

4 王明芬;李翠华;;基于形状外观的海面目标识别算法[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年

5 王伟明;;一种使用并行黑板模型仿真系统实现的基于知识的图象目标识别算法[A];'99系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];1999年

中国博士学位论文全文数据库 前8条

1 张抒;可视目标检测与分割关键技术研究[D];电子科技大学;2015年

2 徐培;基于少量样本的快速目标检测与识别[D];电子科技大学;2014年

3 窦建方;视频图像处理中的关键技术研究[D];上海交通大学;2014年

4 喻晓源;基于特征学习的目标检测、跟踪、识别算法研究[D];华中科技大学;2014年

5 严忠贞;内河在航船舶动态跟踪和航迹融合方法研究[D];武汉理工大学;2013年

6 张兵;光学图像末制导中的点目标检测与识别算法研究[D];国防科学技术大学;2005年

7 汪洋;极化合成孔径雷达图像处理及其应用研究[D];安徽大学;2007年

8 卢岩;交通监控中的运动人体目标检测与跟踪[D];中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）;2011年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 韩卫洁;入侵报警系统中振动源的目标识别算法研究[D];长安大学;2015年

2 曾诚宇;基于时序光度信号的目标卫星状态特性估计[D];哈尔滨工业大学;2015年

3 闫晓敏;智能监控视频中的目标检测、识别与跟踪算法研究[D];电子科技大学;2015年

4 黄浩;双波段红外成像目标检测与识别方法研究[D];国防科学技术大学;2013年

5 刘明;毫米波主被动探测器目标识别算法研究[D];南京理工大学;2010年

6 谭芳;基于特征信息提取的目标识别算法研究[D];电子科技大学;2010年

7 卢硕超;一种目标识别算法验证平台的设计与实现数据存储与处理[D];西安电子科技大学;2012年

8 衡燕;广义操作条件下的ATR算法性能评估[D];国防科学技术大学;2006年

9 赵强;基于视觉信息的移动机器人目标识别算法研究[D];山东大学;2012年

10 梁香美;SAR人造目标识别方法研究[D];哈尔滨工业大学;2009年

  本文关键词：基于多尺度分块卷积神经网络的图像目标识别算法，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：456669