基于深度网络的可学习感受野算法在图像分类中的应用

• 作者: 张艳 王博 郭继昌
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分类 分层结构 深度网络 感受野
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 1114-1119
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5794字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2015.50063

摘要

作为图像检索,图像组织和机器人视觉的基本任务,图像分类在计算机视觉和机器学习中受到了广泛的关注.用于目标识别及图像分类的多种基于深度学习的模型同样引发了该领域内的极大兴趣.本文提出了一种取代尺度不变特征变换(SIFT)和方向梯度直方图(HOG)描述子的算法,即利用深度分层结构,按层级学习有效的图像表示,直接从原始像素点学习特征.该方法分别利用K-奇异值分解(K-SVD)和正交匹配追踪(OMP)进行字典训练和编码.此外,本文采用了同时学习分类器和用于池化的感受野方案.实验结果证明,上述算法在目标(Oxford flowers)和事件(UIUC-sports)图像分类测试集中取得了更好的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭继昌	天津大学电子信息工程学院	77	735	14.0	24.0
2	王博	天津大学电子信息工程学院	37	236	10.0	13.0
3	张艳	天津大学电子信息工程学院	24	185	8.0	12.0