基于和积网络的花朵图像分类研究

摘要：

通过和积网络的结构学习,将其与新颖的图像特征提取方法相结合,提出了一个新的花朵图像分类方法.所提出的分类方法在考虑了自然场景图像的特点下,利用图像小块的信息进行特征提取,提取到的特征向量具有可辨别性、独立性和鲁棒性;对特征向量构成的矩阵使用和积网络结构学习算法,有利于将相似的实例聚为一类,不同的变量分为不同类.实验结果表明,提出的基于和积网络的花朵图像分类算法有着更理想的分类效果.

关键词：图像分类、和积网络、特征提取、结构学习

所属期刊栏目：55

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61573266

在线出版日期：2019-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：151-156