基于卷积神经网络的图像生成方式分类方法

• 作者: 关晴骁 李巧玲 赵险峰
• 来源期刊: 网络与信息安全学报
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 图像生成方式 内容模式分类 多媒体安全
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 40-48
• 页数: 9页
• 分类号: TP37
• 字数: 7599字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-109x.2016.00096

摘要

提出一种采用卷积神经网络对自然图像和文档扫描图像进行分类的方法,通过卷积和池化操作提取两类图像具有高区分度的特征,融合后得到分类判决结果.实验结果表明,所提出的分类方法在SKL图像库上分类精度超过93％.图像预处理对模型的精度以及模型训练收敛所需时间具有积极效果,经过图像预处理后训练的卷积神经网络模型对图像文字大小和图像格式顽健.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵险峰	中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室	22	79	5.0	8.0
5	李巧玲	中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室	2	8	1.0	2.0
9	关晴骁	中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室	1	7	1.0	1.0