基于CNN多层融合特征与Fisher准则的分类算法

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针对目标物体的多分类问题,提出基于CNN多层融合特征与Fisher准则的分类算法。首先,应用卷积神经网络提取图像的各层特征;然后,通过穷尽搜索法确定各层特征融合的权值系数,得到多目标分类特征;最后,采用Fisher多分类准则,求出使模式具有最大可分性的最佳投影方向,实现目标分类。在ORL、Yale库上进行实验研究,分类准确率分别达到了97. 5%和97. 3%。结果表明,该方法能够解决模式多分类的问题,与传统方法相比有效地提高了识别能力,具有很好的鲁棒性。
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