基于卷积神经网络的古玩图片分类方法
针对现有的网上古玩图片分类算法需要人工设计特征、依赖个人经验的不足,提出一种基于卷积神经网络的分类方法.它将背景分离后的图片输入网络,自动提取特征进行分类,在达到较好分类结果时的网络结构更加简单,并且设置合适的特征图个数使网络取得较好的识别率.实验结果表明,该方法应用卷积神经网络能够解决网上古玩图片的分类问题,与传统卷积神经网络相比网络结构更简单、识别率更高;与常用的Hog特征相比,在测试时间相近的情况下该方法识别率更高.
古玩图片 分类算法 卷积神经网络 特征提取
顾亚风 叶学义 夏经文 夏胡云
杭州电子科技大学模式识别与信息安全实验室,浙江 杭州 310018
国内会议
杭州
中文
339-348
2016-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）