| 基于CNN多层融合特征与Fisher准则的分类算法 |
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| 引用本文： | 李靖靖,王玉德.基于CNN多层融合特征与Fisher准则的分类算法[J].四川激光,2019,40(3):96-99. |
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| 作者姓名： | 李靖靖 王玉德 |
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| 作者单位： | 曲阜师范大学物理工程学院,山东曲阜,273165;曲阜师范大学物理工程学院,山东曲阜,273165 |
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| 摘 要： | 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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| 关 键 词： | 图像处理 卷积神经网络 多层融合特征 Fisher多分类准则 多目标分类 |
Classification algorithm based on multi-layer fusion feature of CNN and Fisher criterion |
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| LI Jingjing,WANG Yude.Classification algorithm based on multi-layer fusion feature of CNN and Fisher criterion[J].Laser Journal,2019,40(3):96-99. |
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| Authors: | LI Jingjing WANG Yude |
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| Affiliation: | (Qufu Normal University School of Physics and Engineering, Qufu shandong 273165 ,China) |
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| Abstract: | LI Jingjing;WANG Yude(Qufu Normal University School of Physics and Engineering, Qufu shandong 273165 ,China) |
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| Keywords: | image processing convolutional neural network multi-layer fusion feature fisher multi-classification criteria multi-objective classification |
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