【摘 要】
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提出了一种新颖的细粒度图像分类算法。首先从神经网络VGG 16中提取出卷积特征后进行特征筛选,得到选择性卷积特征;然后利用最大后验高斯混合模型对特征进行分类,从而解决细
【基金项目】
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国家自然科学基金(61371150)
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提出了一种新颖的细粒度图像分类算法。首先从神经网络VGG 16中提取出卷积特征后进行特征筛选,得到选择性卷积特征;然后利用最大后验高斯混合模型对特征进行分类,从而解决细粒度图像分类问题。造成细粒度图像分类困难的主要原因是类内差异和类间差异。利用卷积特征对图像具有更细致的描述能力,可以有效地减小类内差异;同时,对从VGG 16中得到的卷积特征进行筛选,能够较大程度地摆脱背景干扰,从而提高类间差异。最后,采用基于最大后验的高斯混合模型对这些选择性卷积特征进行分类。实验结果表明,本文算法不仅克服了两种差异带来的
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