| 基于稀疏自动编码机的场景识别算法 |
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| 引用本文： | 谢林,李菲菲,陈虬. 基于稀疏自动编码机的场景识别算法[J]. 电子科技, 2019, 32(1): 38-41. DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2019.01.008 |
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| 作者姓名： | 谢林 李菲菲 陈虬 |
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| 作者单位： | 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093 |
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| 基金项目： | 上海市高校特聘教授(东方学者)岗位计划(ES2012XX);上海市高校特聘教授(东方学者)岗位计划(ES2014XX) |
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| 摘 要： | 针对场景识别中低级特征与高级概念之间的语义鸿沟问题,提出了一种基于稀疏自动编码机的场景识别方法。采用了稀疏自动编码机和空间金字塔池化相结合的特征编码技术。首先对场景图像提取局部的HOG特征,然后利用改进的稀疏自动编码机对HOG特征进行编码,得到稀疏特征,通过空间金字塔池化和局部归一化得到整张场景图像的表示,最后利用线性SVM实现分类。在标准的场景图像数据集Scene-15上进行的实验表明,该算法可以将识别的准确率提升至81.97%。
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| 关 键 词： | 场景识别 稀疏自动编码机 空间金字塔池化 局部归一化 HOG特征 SVM |
| 收稿时间： | 2018-12-28 |
Scene Recognition Algorithm Based on Sparse Autoencoder |
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| XIE Lin,LI Feifei,CHEN Qiu. Scene Recognition Algorithm Based on Sparse Autoencoder[J]. Electronic Science and Technology, 2019, 32(1): 38-41. DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2019.01.008 |
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| Authors: | XIE Lin LI Feifei CHEN Qiu |
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| Affiliation: | School of Optical-Electrical and Computer Engineering,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | scene recognition sparse autoencoder spatial pyramid pooling local normalization HOG SVM |
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