基于胶囊网络中融入聚类的图像分类方法

作者：刘丹华; 冯依好; 高大化; 石光明; 谢雪梅; 张中强; 马欣睿; 林杰

来源：2019-01-25, 中国, ZL201910072468.4.

本发明公开了一种基于胶囊网络中融入聚类的图像分类方法,克服了现有技术中使用的路由迭代算法求取组合图像高级特征的权重系数存在计算耗能严重、网络扩展性差和分类准确性不稳定的问题。本发明的实现步骤是：(1)输入待分类的自然图像；(2)获得训练样本集和测试样本集；(3)构建胶囊网络；(4)提取训练样本集中样本的预测特征向量；(5)获取训练样本集中样本的聚类中心向量；(6)训练胶囊网络,(7)对测试样本集进行分类。本发明具有模型简单、训练速度快,网络扩展性好的优点,可以用于自然图像的分类。

• 单位
  西安电子科技大学