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题名基于BP神经网络的数字图像分类系统研究
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作者
赵渊
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机构
铜仁职业技术学院
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出处
《信息技术与信息化》
2023年第12期123-127,共5页
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文摘
BP神经网络作为一种经典的人工神经网络模型,在数字图像分类中具有广泛的应用潜力。其具备较强的学习能力和适应性,能够通过训练样本学习到图像的显著特征和类别之间的关系。然而,BP神经网络在实际应用中仍存在一些问题,如训练时间长、易陷入局部最优等。因此,旨在研究基于BP神经网络开展数字图像分类系统,探索如何利用BP神经网络实现数字图像的自动分类和识别。通过改进和优化网络结构、训练策略和特征选择方法,以提高系统的分类性能和鲁棒性。
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关键词
BP神经网络
数字图像分类
系统设计
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于LBP与LSSVM的数字图像分类算法
被引量:9
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作者
张艮山
田建恩
张哲
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机构
石家庄学院教育技术中心
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出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期471-476,共6页
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文摘
针对数字图像的高精度分类问题,提出了一种新型数字图像分类算法。在该算法中,局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)算子被用于数字图像的LBP图构建LBP图的直方图被用于构建图像样本的特征向量;大量样本的特征向量构建的训练数据集被送入最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)进行最优分类模型的构建。在测试数据集的分类测试中,对本文所提出算法与传统支持向量机算法、极限学习机算法和Hopfield神经网络方法进行了比较,在宏查准率、宏查全率和分类时间几个典型性能指标的测试方面,本文所提出的LBP-LSSVM算法均表现出了优异的性能。
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关键词
局部二值模式
LSSVM
数字图像分类
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Keywords
local binary patterns
LSSVM
digital image classification
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH691.9
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名泛化误差界指导的鉴别字典学习
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作者
徐涛
王晓明
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机构
西华大学计算机与软件工程学院
西华大学机器人研究中心
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第4期940-948,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61532009)
教育部春晖计划项目(Z2015102)
四川省教育厅自然科学重点项目(11ZA004)~~
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文摘
在提高字典鉴别能力的过程中,最大间隔字典学习忽视了利用重新获得的数据构建分类器的泛化性能,不仅与最大间隔原理有关,还与包含数据的最小包含球(MEB)半径有关。针对这一事实,提出泛化误差界指导的鉴别字典学习算法GEBGDL。首先,利用支持向量机(SVM)的泛化误差上界理论对支持向量引导的字典学习算法(SVGDL)的鉴别条件进行改进;然后,利用SVM大间隔分类原理和MEB半径作为鉴别约束项,促使不同类编码向量间的间隔最大化,并减小包含所有编码向量的MEB半径;最后,为了更充分考虑分类器的泛化性能,采用交替优化策略分别更新字典、编码系数和分类器,进而获得编码向量相对间隔更大的分类器,从而促使字典更好地学习,提升字典鉴别能力。在USPS手写数字数据集,Extended Yale B、AR、ORL三个人脸集, Caltech101、COIL20、COIL100物体数据集中进行实验,讨论了超参数和数据维度对识别率的影响。实验结果表明,在七个图像数据集中,多数情况下所提算法的识别率优于类标签一致K奇异值分解(LC-KSVD)、局部特征和类标嵌入约束字典学习(LCLE-DL)算法、Fisher鉴别字典学习(FDDL)和SVGDL等算法;且在七个数据集中,该算法也取得了比基于稀疏表示的分类(SRC)、基于协作表示的分类(CRC)和SVM更高的识别率。
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关键词
字典学习
泛化误差界
支持向量机
最小包含球
数字图像分类
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Keywords
dictionary learning
generalization error bound
Support Vector Machine(SVM)
Minimum Enclosing Ball(MEB)
digital image classification
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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