基于自组织增量神经网络的码书产生方法在图像分类中的应用

来源 :计算机应用 | 被引量 : 7次 | 上传用户：wxwp_xu

【摘要】

：

针对基于码书模型的图像分类方法忽略图像的拓扑信息及增量学习导致分类精度有限的问题,提出了基于自组织增量神经网络(SOINN)的码书产生方法。首先回顾了常见的码书编码方式;其次改进了基本的码书模型,利用SOINN自动产生聚类数目和保留数据拓扑结构的两项能力,寻找更有效的单词和设计更有效的编码方式,产生更合适的码书。实验结果显示在不同样本数和不同规模码书下分类精确度相对同类算法有最高将近1%的提升。该

【作者】

：

袁飞云

【机构】

：

榆林学院信息工程学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2013年07期

【关键词】

：

码书图像分类空间金字塔 SOINN codebook image classification spatial pyramid Self-Organizin

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