【摘 要】
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针对传统的Auto Encoder方法在全局特征提取上的高性能以及在图像识别上的重要性,本文提出了一种基于无监督局部深度特征学习的改进方法。首先对训练图像进行局部分块处理,其
【机 构】
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郑州轻工业学院计算机与通信工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61302118);河南省高校青年骨干教师资助计划项目(2010GGJS-114)
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针对传统的Auto Encoder方法在全局特征提取上的高性能以及在图像识别上的重要性,本文提出了一种基于无监督局部深度特征学习的改进方法。首先对训练图像进行局部分块处理,其次采用Auto Encoder方法设计自编码网络进行深度训练,并使用费舍尔向量结合空间金字塔匹配算法进行特征提取,最后通过线性SVM分类器来提高图像识别的准确率。实验结果表明:在MNIST数据集上,本文改进方法运算速度更快,更节约内存,同时具有更低的错误率。与传统方法相比,本文改进方法具有更好的准确性,鲁棒性。
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