无监督深度学习彩色图像识别方法

被引：21

作者：

康晓东 ^{[1
]}

王昊 ^{[2
]}

郭军 ^{[1
]}

于文勇 ^{[1
]}

机构：

[1] 天津医科大学医学影像学院

[2] 河北大学附属医院介入科

来源：

计算机应用 | 2015年 / 35卷 / 09期

关键词：

图像识别; 深度信任网络; 受限玻尔兹曼机; 计算机视觉;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对彩色图像分类识别的重要性,提出了一种结合图像特征数据和深度信任网络(DBN)的彩色图像识别方法。首先,构造符合人类视觉特性的图像色彩数据场;其次,以小波变换描述图像的多尺度特征;最后,通过无监督训练深度信任网络实现对图像的识别。实验结果表明,所提方法与Adaboost、支持向量机(SVM)方法比较,分类准确率分别提高约3.7%和2.8%,可有效提高图像识别效果。

引用

页码：2636 / 2639

页数：4

共 8 条

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