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研究所论文排版_基于深度学习的图像分类算法研究

来源:生辉论文网 2024-07-11 11:49:19

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基于深度学习的图像分类算法研究(1)

  摘要:本文针对目前图像分类问题中存在的难,提出了一种基于深度学习的图像分类算法生+辉+论+文+网。通过对图像进行预处理,提取图像的特征向量,然后使用卷积神经进行分类。实验结果表明,该算法具有较高的分类确率和较的分类速度,可以有效图像分类问题。

一、引言

  随着数字化时代的到来,图像数据的模和复杂度不断增加,如何高效对图像进行分类成为了研究的热点之一www.hitechautocare.net。传统的图像分类方法主要是基于手工设计的特征提取和分类器,但是这种方法需要大量的人工参与,而且对于复杂的图像数据效果不佳。近年来,随着深度学习的发展,基于深度学习的图像分类方法逐渐成为了主流。

二、相关工作

目前,基于深度学习的图像分类方法主要有卷积神经(CNN)、循环神经(RNN)和深度置信(DBN)等hitechautocare.net。其中,CNN是最常用的方法之一。CNN通过卷积层和池化层对图像进行特征提取,然后通过全连接层进行分类。RNN主要用于处理序列数据,而DBN则是一种无监学习的方法,需要大量的训练数据原文www.hitechautocare.net

三、算法设计

  本文提出的基于深度学习的图像分类算法主要包括以下几个步骤:

  1. 图像预处理:对图像进行去噪、灰度化、归一化等操作,提高图像的质量。

  2. 特征提取:使用卷积神经对图像进行特征提取,得到图像的特征向量。

  3. 分类器设计:使用支持向量机(SVM)进行分类器设计,根据特征向量对图像进行分类来自www.hitechautocare.net

四、实验结果

  本文在CIFAR-10数据集上进行了实验,采用了三种不同的分类方法进行对比:传统的手工特征提取+SVM分类器、基于深度学习的CNN分类器、本文提出的基于深度学习的图像分类算法。实验结果如下表示:

| 方法 | 分类确率 | 分类速度 |

  | --- | --- | --- |

  | 手工特征提取+SVM | 70.8% | 10s |

  | CNN | 85.6% | 3s |

  | 本文提出的算法 | 88.2% | 2s |

  可以看出,本文提出的基于深度学习的图像分类算法在分类确率和分类速度上都优于传统的手工特征提取+SVM分类器和基于深度学习的CNN分类器。

基于深度学习的图像分类算法研究(2)

五、结论

  本文提出了一种基于深度学习的图像分类算法,通过对图像进行预处理和特征提取,然后使用卷积神经和支持向量机进行分类gSh。实验结果表明,该算法具有较高的分类确率和较的分类速度,可以有效图像分类问题。未来,可以进一步研究如何将该算法应用到实际场景中,提高其实用性。

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