训练样本数量选择对图像特征提取的影响分析

• 作者: 尹静 闫河
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像特征提取 受限玻尔兹曼机 CD算法
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与工程专栏
• 页码范围: 192-197
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 3588字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2017.10.031

摘要

图像特征提取是图像处理的重要内容之一,特征提取的质量直接影响图像分类、图像识别、图像检索等工作的效果.考虑到影响图像特征提取的因素有多种,以受限玻尔兹曼机为例,探讨训练样本数量选择对图像特征提取的影响.实验结果表明:随着样本数量的增加,具有相同参数的受限玻尔兹曼机提取的图像特征的概括性会增强.因此,当样本数量大时,增加RBM的隐层神经元个数并不总是有价值的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫河	重庆理工大学计算机科学与工程学院	37	168	6.0	11.0
2	尹静	重庆理工大学计算机科学与工程学院	9	25	3.0	4.0