[发明专利]一种基于改进PCA的深度网络图像分类方法有效
| 申请号： | 201911291420.9 | 申请日： | 2019-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN110991554B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 蒋强;陈凯;冯永新;隋涛 | 申请（专利权）人： | 沈阳理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/77;G06V10/771;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李在川 |
| 地址： | 110159 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进PCA的深度网络图像分类方法，首先使用深度卷积神经网络提取输入图像的特征，然后通过计算图像信息熵并设定图像信息熵阈值以筛选特征，筛选后的特征再经过PCA降维，进一步精简图像特征、提高特征质量，有效解决了大数据图像集分类过程中数据维度过高引起的识别速度过慢的问题，同时通过图像信息熵筛选特征，有效减少了PCA在对特征降维的过程中计算协方差矩阵巨大的计算量，提高了图像分类的实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 pca 深度 网络 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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