计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2005年
4期
766-768
,共3页
BPTS%图像分割%区域合并%迭代神经网络
BPTS%圖像分割%區域閤併%迭代神經網絡
BPTS%도상분할%구역합병%질대신경망락
由于缺少结构化的表示,基于内容的图像分类存在一定的问题,据此提出了一种基于迭代神经网络的自然图像表示和分类的方法.利用Berkeley分割算法将图像分割成不同的区域,采用基于人工的多叉树或基于邻接区域的二叉树的方法进行区域合并,同时提取区域统计特征,得到图像的树型结构表示.根据BPTS算法对网络进行训练,训练好的网络就具备了图像分类的功能.实验结果表明,基于迭代神经网络的结构表示和分类方法具有很强的结构学习能力,同时人工生成的多叉树涵盖更多的语义信息且能得到较好的分类结果.
由于缺少結構化的錶示,基于內容的圖像分類存在一定的問題,據此提齣瞭一種基于迭代神經網絡的自然圖像錶示和分類的方法.利用Berkeley分割算法將圖像分割成不同的區域,採用基于人工的多扠樹或基于鄰接區域的二扠樹的方法進行區域閤併,同時提取區域統計特徵,得到圖像的樹型結構錶示.根據BPTS算法對網絡進行訓練,訓練好的網絡就具備瞭圖像分類的功能.實驗結果錶明,基于迭代神經網絡的結構錶示和分類方法具有很彊的結構學習能力,同時人工生成的多扠樹涵蓋更多的語義信息且能得到較好的分類結果.
유우결소결구화적표시,기우내용적도상분류존재일정적문제,거차제출료일충기우질대신경망락적자연도상표시화분류적방법.이용Berkeley분할산법장도상분할성불동적구역,채용기우인공적다차수혹기우린접구역적이차수적방법진행구역합병,동시제취구역통계특정,득도도상적수형결구표시.근거BPTS산법대망락진행훈련,훈련호적망락취구비료도상분류적공능.실험결과표명,기우질대신경망락적결구표시화분류방법구유흔강적결구학습능력,동시인공생성적다차수함개경다적어의신식차능득도교호적분류결과.
