无监督深度学习彩色图像识别方法

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.

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

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2636-2639