【摘 要】
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传统图像分类方法在实际应用中存在图像丢失问题,本文结合深度字典学习方法,展开图像分类方法设计。通过深度字典学习的图像稀疏度描述和决策矩阵模板的图像匹配分类,提出一种全新的图像分类方法。实验论证证明,新的分类方法在实际应用中能够确保终端输出的分类结果与预计结果相等,不会出现图像信息丢失或错误分类问题,可实现对分类迭代时长的控制,具有更高应用价值。
【基金项目】
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郑州西亚斯学院2020校级科研项目(项目编号:2020-YB-79),河南省科技厅科技发展计划(项目编号:212102210522)。
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传统图像分类方法在实际应用中存在图像丢失问题,本文结合深度字典学习方法,展开图像分类方法设计。通过深度字典学习的图像稀疏度描述和决策矩阵模板的图像匹配分类,提出一种全新的图像分类方法。实验论证证明,新的分类方法在实际应用中能够确保终端输出的分类结果与预计结果相等,不会出现图像信息丢失或错误分类问题,可实现对分类迭代时长的控制,具有更高应用价值。
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