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基于多尺度主线方向特征的DBN分类方法
被引量:
1
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作者
高强
李倩
《电视技术》
北大核心
2015年第15期120-124,共5页
针对深度信念网络(DBN)结构自身未考虑到二维图像空间结构信息、分类准确识别率不高等问题,提出了一种基于多尺度主线方向特征的DBN网络图像分类新方法(MSMD-DBN方法)。该方法首先提取多尺度的线方向特征图和能量图,再通过二值化、细化...
针对深度信念网络(DBN)结构自身未考虑到二维图像空间结构信息、分类准确识别率不高等问题,提出了一种基于多尺度主线方向特征的DBN网络图像分类新方法(MSMD-DBN方法)。该方法首先提取多尺度的线方向特征图和能量图,再通过二值化、细化能量图得到主线方向特征图,然后在可视层输入端加入多尺度主线方向信息特征图,并利用深度信念网络进行图像分类识别。旨在通过增加输入信息的维度,来达到提升图像分类性能的目的。在CIFAR-10和MNIST两个数据库上对不同样本的图像进行分类实验,结果表明,与采用传统DBN网络和DBN的改进算法相比,提出的算法的分类性能取得了显著的提高。
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关键词
深度信念网络
多尺度主线方向特征
图像分类
正确识别率
分类性能
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职称材料
题名
基于多尺度主线方向特征的DBN分类方法
被引量:
1
1
作者
高强
李倩
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
出处
《电视技术》
北大核心
2015年第15期120-124,共5页
文摘
针对深度信念网络(DBN)结构自身未考虑到二维图像空间结构信息、分类准确识别率不高等问题,提出了一种基于多尺度主线方向特征的DBN网络图像分类新方法(MSMD-DBN方法)。该方法首先提取多尺度的线方向特征图和能量图,再通过二值化、细化能量图得到主线方向特征图,然后在可视层输入端加入多尺度主线方向信息特征图,并利用深度信念网络进行图像分类识别。旨在通过增加输入信息的维度,来达到提升图像分类性能的目的。在CIFAR-10和MNIST两个数据库上对不同样本的图像进行分类实验,结果表明,与采用传统DBN网络和DBN的改进算法相比,提出的算法的分类性能取得了显著的提高。
关键词
深度信念网络
多尺度主线方向特征
图像分类
正确识别率
分类性能
Keywords
deep belief network
multi-scale main direction feature
image classification
correct recognition rate
classified per-formance
分类号
TN919.85 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多尺度主线方向特征的DBN分类方法
高强
李倩
《电视技术》
北大核心
2015
1
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