[00295661]一种基于K‑means与深度学习的图像分类算法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201611259889.0
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
湖北工业大学
进入空间
所在地：湖北武汉市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明公开了一种基于K‑means与深度学习的图像分类算法，包括步骤1)将无标签图像作为输入图像，并随机抽取图像块构成大小相同的无标签图像集；2)采用K‑means算法提取一次最佳聚类中心；3)构建特征映射函数，提取无标签图像集的图像特征；4)进行池化操作与归一化处理；5)采用K‑means算法提取二次最佳聚类中心，并采用卷积操作，提取最终图像特征，对最终图像特征进行标准化处理；6)通过分拣器对经过标准化处理的最终图像特征进行分类。本发明具有简单、高效、训练参数少等优点，对于海量高维图像的分类具有很好的效果，且对输入图像进行预处理，达到改善图像分类效果，提高分类精度的效果。
摘要：本发明公开了一种基于K‑means与深度学习的图像分类算法，包括步骤1)将无标签图像作为输入图像，并随机抽取图像块构成大小相同的无标签图像集；2)采用K‑means算法提取一次最佳聚类中心；3)构建特征映射函数，提取无标签图像集的图像特征；4)进行池化操作与归一化处理；5)采用K‑means算法提取二次最佳聚类中心，并采用卷积操作，提取最终图像特征，对最终图像特征进行标准化处理；6)通过分拣器对经过标准化处理的最终图像特征进行分类。本发明具有简单、高效、训练参数少等优点，对于海量高维图像的分类具有很好的效果，且对输入图像进行预处理，达到改善图像分类效果，提高分类精度的效果。
