深度學(xué)習(xí)在圖像語義分類中的應(yīng)用.pdf

1、圖像分類問題長久以來都是學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)問題，也是圖像檢索、圖像理解和分析等研究的基礎(chǔ)。近年來隨著網(wǎng)絡(luò)上數(shù)字圖像的增長，傳統(tǒng)的圖像分類方法已經(jīng)不能滿足現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的需要，基于語義的圖像分類方法越來越受到關(guān)注。本文通過分析生物視覺、圖像特征等方面的最新研究成果，提出了層次化語義特征必須具備的一些特點(diǎn)，根據(jù)深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的層次化特征的原理，提出使用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)圖像的層次化語義特征，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了兩種深度學(xué)習(xí)模型來進(jìn)行圖像的語義分類

2、。
　　本文主要研究了以下幾個方面:
　　(1)介紹了圖像語義分類的意義和常見思路，討論了兩類構(gòu)造圖像語義特征的方法，分析了這兩類方法的缺點(diǎn)，介紹了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程，并對本文的主要工作做了簡要的介紹。
　　(2)對人類視覺皮層，特別是和一般視覺特征處理相關(guān)的視覺子區(qū)域，做了比較詳細(xì)而深入的介紹。對常見的四類構(gòu)造圖像特征的思路做了詳細(xì)介紹，分析了每種思路的優(yōu)缺點(diǎn)。在前面兩項(xiàng)工作的基礎(chǔ)上，總結(jié)了圖像語義特征必須具備的特點(diǎn)

3、，提出了使用層次化學(xué)習(xí)模型來學(xué)習(xí)圖像中的特征。
　　(3)對分布式表示做了介紹，從表示能力角度說明了層次化表示的必要性。對常見的深度學(xué)習(xí)模型的理論和學(xué)習(xí)過程做了簡要的介紹。
　　(4)對圖像語義分類問題作出了自己的定義。結(jié)合圖像語義分類的實(shí)際問題，提出使用棧式去噪自動編碼器和卷積深度玻爾茲曼機(jī)來提取圖像的語義特征，然后進(jìn)行圖像分類。針對深度學(xué)習(xí)模型難優(yōu)化的問題，總結(jié)了深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化的常見技巧。
　　(5)在CIFAR