基于深度学习算法的图像分类方法

• 作者: 王鑫 陶筱娇
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 分类特征 深度学习算法 仿真测试 分类时间
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 40-43
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3094字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2019.03.012

摘要

图像分类是提高大规模图像检索速度的一项关键技术,当前图像分类方法均存在不同程度的不足,图像分类结果不能满足图像处理的实际应用需求,为了解决当前图像分类方法存在的一些难题,以进一步提高图像分类的效果,提出了基于深度学习算法的图像分类方法.首先对图像分类的国内外研究现状进行综述,指出各种图像分类方法的局限性,然后提取图像分类特征,将图像特征向量作为深度学习算法的输入,图像分类结果作为深度学习算法的输出,通过学习建立图像分类器,最后在Matlab 2016平台与经典图像分类方法的性能进行仿真对照实验.结果 表明,提出的图像分类准确性更优,图像分类的平均时间大幅度降低,图像分类整体结果得到了有效改善,较好地克服了当前图像分类方法的不足,具有较高的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鑫	陕西科技大学电气与信息工程学院	18	25	3.0	3.0
2	陶筱娇	陕西科技大学电气与信息工程学院	4	9	2.0	3.0