利用卷积神经网络改进迭代深度学习算法的图像识别方法研究
Research of image recognition based on improved iterative depth learning algorithm using convolutional neural network
1. 武夷学院 a. 实验室管理中心; b. 数学与计算机学院, 福建 武夷山 354300
2. 青海大学 计算机技术与应用系, 西宁 810016
摘要
针对图像识别算法中图像集上几何曲面的特定分类会导致判别信息丢失的问题，提出一种融合卷积神经网络的改进型迭代深度学习算法（IIDLA）。该算法采用混合卷积网进行底层的平移不变特征学习，以层次化的方式迭代应用卷积神经网络对输入图像集的不同非线性特征进行学习。算法的图库和查询实例中包括了不同视角、背景、面部表情、解析度和照明度的人脸或物体图像集。采用数据集将提出的算法与其他算法进行评估对比，实验结果表明提出的算法在被测数据集上的性能最优。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61762086)
福建省教育厅信息化类项目(JAT160524)
福建省教育厅科技A类项目(JA15513)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0071
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2223-2227
文章编号: 1001-3695(2019)07-064-2223-05
发布历史
[2019-07-05] 印刷出版
引用本文
孙平安, 祁俊, 谭秋月. 利用卷积神经网络改进迭代深度学习算法的图像识别方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (7): 2223-2227. (Sun Ping'an, Qi Jun, Tan Qiuyue. Research of image recognition based on improved iterative depth learning algorithm using convolutional neural network [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (7): 2223-2227. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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