| 基于Gist特征与CNN的场景分类方法 |
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| 引用本文： | 梁雪琦.基于Gist特征与CNN的场景分类方法[J].电视技术,2016,40(11):7-11. |
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| 作者姓名： | 梁雪琦 |
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| 作者单位： | 太原理工大学信息工程学院,山西晋中,030600 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目）;山西省自然科学基金; 山西省回国留学人员科研资助项目; |
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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O&T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.
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| 关 键 词： | Gist特征 特征提取 卷积神经网络 场景分类 |
| 收稿时间： | 4/6/2016 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 2016/5/12 0:00:00 |
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