【摘 要】
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近年来,随着科技的进步与互联网技术的不断发展,图像分类技术引起了众多学者的广泛关注,并且成为了计算机视觉中的研究重点,被广泛应用于航空、交通、安检等领域。虽然在图像领域的分类精度,效率等方面取得了一系列的成果,但是对于少样本图像、细粒度图像、多因素干扰图像的分类精度和效率仍然有待进一步提高。因此本文针对上述问题提出了相应的改进方法,具体内容如下:(1)针对少样本图像数据量偏少导致提取的特征信息不足
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近年来,随着科技的进步与互联网技术的不断发展,图像分类技术引起了众多学者的广泛关注,并且成为了计算机视觉中的研究重点,被广泛应用于航空、交通、安检等领域。虽然在图像领域的分类精度,效率等方面取得了一系列的成果,但是对于少样本图像、细粒度图像、多因素干扰图像的分类精度和效率仍然有待进一步提高。因此本文针对上述问题提出了相应的改进方法,具体内容如下:(1)针对少样本图像数据量偏少导致提取的特征信息不足的问题。本文提出一种基于改进的卷积神经网络图像分类方法,首先分别使用11?,33?,55?的多尺度滤波器组从多个方面获取图像的纹理、形状等特征信息。然后通过在卷积层加入残差学习模块,减少信息传递的层数,将图像特征直接传递到网络的更深层。在多个数据集上的实验结果表明该方法能够增加图像分类的准确率,并能够降低图像特征信息传递的时间复杂度。(2)针对细粒度图像类间差异性偏小所导致的分类准确率不高的问题,本文提出一种基于多层权重和标注集的细粒度图像分类方法。首先在VGG-16模型的多个卷积层中根据获取特征信息的不同设置相应的权重,以便于从多个角度获取图像不同的特征信息;然后创建一个有着多类别标签的标注集,使得在一次传播中可以用分类器进行多次分类训练。实验结果表明该方法能够增加细粒度图像类间差异性,提高分类的准确度。(3)由于多因素干扰图像在进行特征提取时会受到光照、表情、姿势等因素的影响,本文提出一种基于Gabor小波变换与Alex Net卷积神经网络相结合的图像分类方法。首先使用LBP算法对图像信息进行干扰因素去除的预处理,在此基础上再对图像信息进行子模块划分,并使用Gabor小波变换进行局部特征提取,从而得出整个图像的局部特征信息。其次通过Alex Net卷积神经网络模型的卷积运算获取出图像的全局特征,并将全局特征与局部特征进行特征融合,使用Softmax分类器得出最佳内核数进行分类学习。通过实验验证了该方法对于提高多因素干扰图像的分类准确度是有效的。图[45]表[15]参[70]
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