基于深度层次模型的图像分类算法

作者：原立格; 徐音; 郝洋洲

来源：控制工程, 2018, 25(10): 1882-1886.

DOI：10.14107/j.cnki.kzgc.160405

• 图像分类算法
• 图像特征
• 自主学习
• 神经网络

图像分类是大规模图像检索的基础,为了提高图像分类的准确率,提出了基于深度层次模型的图像分类算法。首先提取图像的颜色、纹理和边缘等特征,并进行归一化处理,然后采用深度层次模型对图像分类的训练样本集进行学习,建立图像分类器,最后在Matlab2014平台上采用图像数据集对算法的性能进行了测试。实验结果表明,算法能够获得理想的图像分类结果,图像分类正确率要远远高于对比图像分类算法,具有更高的实际应用价值。