基于BP神经网络的图像粗分类

摘要：

图像分类是计算机视觉研究中重要的研究内容与工具.良好快速的图像分类器,既能够用于快速构建高质量的图像训练集,也能在工程上用于产品图像的分类.本文基于反向传播算法,构建了全连接神经网络.依据相似图像拥有类似的直方图原理,对图像样本进行快速分类.实验结果表明,基于此方法的分类器,准确率能够达到约70％,能够胜任快速图像粗分类任务的需求.

关键词：神经网络、BP算法、图像分类、全连接网络

所属期刊栏目：11

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：78-79