基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像目標識別算法
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針對圖像在平移、旋轉(zhuǎn)或局部形變等復(fù)雜情況下的識別問題，提出一種基于非監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練和多尺度分塊的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）目標識別算法。算法首先利用不合標簽的圖像訓(xùn)練一個稀疏自動編碼器，得到符合數(shù)據(jù)集特性、有較好初始值的濾波器集合。為了增強魯棒性，同時減小下采樣對特征提取的影響，提出一種多通路結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對輸入圖像進行多尺度分塊形成多個通路，每個通路與相應(yīng)尺寸的濾波器卷積，不同通路的特征經(jīng)過局部對比度標準化和下采樣后在全連接層進行融合，從而形成最終用于圖像分類的特征，將特征輸入分類器完成圖像目標識別。仿真實驗中，所提算法對STL-IO數(shù)據(jù)集和遙感飛機圖像的識別率較傳統(tǒng)的CNN均有提高，并對圖像各種形變具有較好的魯棒性。
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