【摘 要】
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提出一种基于深度特征融合的图像分类方法。通过不同的深度学习预训练网络来获取图像的高层语义特征;采用Weighted Discriminant Correlation Analysis(WDCA)方法提取其转换矩阵及其融合矩阵;通过支持向量机分类器进行分类识别。在Caltech 256标准数据库上的实验表明,该方法不但能够有效地优化整合不同的深度特征,而且能够有效地降低特征的冗余信息,从而使融合后的
【机 构】
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三江学院计算机科学与工程学院,南京理工大学泰州科技学院计算机系,广西师范大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61866005)
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提出一种基于深度特征融合的图像分类方法。通过不同的深度学习预训练网络来获取图像的高层语义特征;采用Weighted Discriminant Correlation Analysis(WDCA)方法提取其转换矩阵及其融合矩阵;通过支持向量机分类器进行分类识别。在Caltech 256标准数据库上的实验表明,该方法不但能够有效地优化整合不同的深度特征,而且能够有效地降低特征的冗余信息,从而使融合后的特征具有很强的鉴别能力和低维特点。
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