基于深度学习的多特征图像分类方法及其应用
发布时间:2023-04-19 18:40
分类是数据挖掘和机器学习的重要研究任务,而其中的图像分类是图像挖掘的热门研究方向。图像分类通常由特征提取、特征表达以及分类器三个部分组成。但图像分类的性能很大程度上由提取特征的有效性决定,有效的特征可以提高图像分类的性能。在实际应用中,可以依赖于相关领域的先验知识实现特征的有效提取,但需要耗费大量的时间,而且很难有效表达图像信息。深度学习(Deep Learning,DL)的出现成功地解决了图像分析处理难的问题,也为图像分类提供了有效方法。深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network,DCNN)作为一种深层神经网络模型,在图像识别、运动分析和医学诊断等众多领域都表现出良好的性能。但DCNN应用于复杂场景图像分类时,其模型性能仍然依赖于现有的网络能否准确迁移到特定图像上。为此,本文提出了基于深度学习的多特征融合图像分类方法,该方法基于DCNN和图像纹理特征,以提高对图像分类的准确性为目标,结合图像处理分类器建立了多特征融合模型,本文具体贡献和工作如下:(1)分析了 DCNN模型的特点,并以Inception网络模型作为实现DCNN的基础模型。利用图像数...
【文章页数】:75 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 图像分类的研究现状
1.2.3 深度学习的研究现状
1.3 本文研究内容
1.4 本文组织结构安排
2 相关理论方法
2.1 传统图像分类方法
2.1.1 随机森林
2.1.2 支持向量机
2.2 神经网络方法
2.2.1 神经网络
2.2.2 卷积神经网络
2.3 本章小结
3 基于DCNN的多特征融合图像分类模型
3.1 基于DCNN迁移学习的图像分类模型
3.1.1 深度卷积神经网络(DCNN)
3.1.2 DCNN的训练
3.1.3 DCNN迁移学习模型网络结构
3.2 基于XGBoost的图像分类模型
3.2.1 支持向量机分类模型
3.2.2 XGBoost分类模型
3.3 多特征融合图像分类模型
3.3.1 灰度共生矩阵(GLCM)
3.3.2 方向梯度直方图
3.3.3 基于纹理特征的图像分类模型
3.3.4 多特征融合图像分类模型的设计
3.4 本章小结
4 多特征融合图像分类模型的应用
4.1 数据来源与预处理
4.1.1 图像数据来源
4.1.2 图像预处理
4.1.3 图像特征分析
4.2 基于迁移学习的图像分类模型的实验结果
4.2.1 样本数据选取
4.2.2 结果对比与分析
4.3 多特征融合图像分类模型实验结果分析
4.3.1 训练结果对比分析
4.3.2 测试结果对比分析
4.3.3 与现有文献对比分析
4.4 本章小结
5 总结与展望
5.1 本文总结
5.2 未来展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果
本文编号:3794001
【文章页数】:75 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 图像分类的研究现状
1.2.3 深度学习的研究现状
1.3 本文研究内容
1.4 本文组织结构安排
2 相关理论方法
2.1 传统图像分类方法
2.1.1 随机森林
2.1.2 支持向量机
2.2 神经网络方法
2.2.1 神经网络
2.2.2 卷积神经网络
2.3 本章小结
3 基于DCNN的多特征融合图像分类模型
3.1 基于DCNN迁移学习的图像分类模型
3.1.1 深度卷积神经网络(DCNN)
3.1.2 DCNN的训练
3.1.3 DCNN迁移学习模型网络结构
3.2 基于XGBoost的图像分类模型
3.2.1 支持向量机分类模型
3.2.2 XGBoost分类模型
3.3 多特征融合图像分类模型
3.3.1 灰度共生矩阵(GLCM)
3.3.2 方向梯度直方图
3.3.3 基于纹理特征的图像分类模型
3.3.4 多特征融合图像分类模型的设计
3.4 本章小结
4 多特征融合图像分类模型的应用
4.1 数据来源与预处理
4.1.1 图像数据来源
4.1.2 图像预处理
4.1.3 图像特征分析
4.2 基于迁移学习的图像分类模型的实验结果
4.2.1 样本数据选取
4.2.2 结果对比与分析
4.3 多特征融合图像分类模型实验结果分析
4.3.1 训练结果对比分析
4.3.2 测试结果对比分析
4.3.3 与现有文献对比分析
4.4 本章小结
5 总结与展望
5.1 本文总结
5.2 未来展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果
本文编号:3794001
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