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多通道卷积神经网络图像识别方法

易超人邓燕妮

武汉理工大学自动化学院

摘要:为了更好地利用图像数据中隐含的特征信息,将多方向梯度信息作为边缘信息的基本表达,提出了一种基于图像梯度的多通道卷积神经网络图像识别方法。先将图像进行Sobel算子处理,得到水平方向、垂直方向及两个对角方向的4个梯度图像。然后,建立4个多层卷积神经网络,学习4个不同方向梯度图像的特征。再将4个不同方向的特征进行随机化特征融合,得到样本的特征后经过批标准化处理。最后,通过分类器得到分类结果。在数据库Cifar-10和MNIST上进行了验证,验证结果表明:本文提出的模型具有较好的泛化能力,相比单通道卷积神经网络,在两个数据库中识别错误率分别降低了9.85%和0.38%。
  • DOI:

    10.15926/j.cnki.issn1672-6871.2017.03.009

  • 专辑:

    工程科技Ⅱ辑; 信息科技

  • 专题:

    计算机软件及计算机应用; 自动化技术

  • 分类号:

    TP391.41;TP183

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