浅层模糊K均值图像分类网络 (2015年)

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文件名称：浅层模糊K均值图像分类网络 (2015年)
文件大小：928KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-12 13:29:08
工程技术 论文 由于图像数据的冗余性较高,传统的图像分类方法的分类准确率较低,深度学习方法较传统方法提高了图像分类的准确率,但其训练较为复杂。提出了一种浅层模糊K均值图像分类网络,其基本思想是利用模糊K均值聚类求出的聚类中心构造图像特征向量,再利用特征向量训练浅层网络分类器,最后利用训练好的分类器完成图像分类。通过与传统方法的对比,验证了该方法能够较好地完成图像分类任务,并对实验结果进行了分析,为以后的工作奠定了基础。