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基于深度学习的大规模图像高效识别算法研究
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湖南省教育科学“十三五”规划课题基金资助项目(XJK19BXX006);湖南省普通高校教学改革研究项目;湖南省教育厅科学研究项目(18C1572)


Research on largescale image efficient recognition algorithm based on deep learning
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    摘要:

    面对规模较大的图像识别任务时,基于卷积神经网络的深度学习方法存在训练时间过长的问题,导致识别效率不高。因此,提出一种基于局部特征深度信念网络的大规模图像高效识别算法。首先,该方法从原始图像中提取多个局部特征,并根据分配给图像的标签将每个局部特征分类。然后利用分类后的图像局部特征训练深度信念网络,获得网络的相关参数。最后利用深度信念网络进行图像识别。在CASPEALR1 大规模图像数据集上进行了图像识别实验,结果显示:提出的算法优于其他深度学习方法,具有较好的准确性和高效性。

    Abstract:

    In the face of largescale image recognition tasks, the deep learning method based on convolutional neural network has a problem of too long training time, resulting in low recognition efficiency. Therefore, a largescale image efficient recognition algorithm based on local feature depth belief network is proposed. First, a plurality of local features are extracted from the original image, and each local feature is classified according to the label assigned to the image. Then, the deep belief network is trained by using the local features of the classified image to obtain the relevant parameters of the network. Finally, the deep belief network is used for image recognition. Image recognition experiments were carried out on the CASPEALR1 largescale image dataset. The experimental results show that the proposed algorithm, which has good accuracy and efficiency, is superior to other deep learning methods.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

黄玲,张智华,耿聪,吴玉厚,韩旭.基于深度学习的大规模图像高效识别算法研究[J].机床与液压,2019,47(12):52-57.
. Research on largescale image efficient recognition algorithm based on deep learning[J]. Machine Tool & Hydraulics,2019,47(12):52-57

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  • 在线发布日期: 2020-02-20
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