![](/images/graphics-bg.png)
Image Classification Based on Convolutional Denoising Sparse Autoencoder
المؤلفون المشاركون
Zeng, Xiaoqin
Chen, Shuangshuang
Liu, Huiyi
Qian, Subin
Yu, Jianjiang
Guo, Wei
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-11-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Image classification aims to group images into corresponding semantic categories.
Due to the difficulties of interclass similarity and intraclass variability, it is a challenging issue in computer vision.
In this paper, an unsupervised feature learning approach called convolutional denoising sparse autoencoder (CDSAE) is proposed based on the theory of visual attention mechanism and deep learning methods.
Firstly, saliency detection method is utilized to get training samples for unsupervised feature learning.
Next, these samples are sent to the denoising sparse autoencoder (DSAE), followed by convolutional layer and local contrast normalization layer.
Generally, prior in a specific task is helpful for the task solution.
Therefore, a new pooling strategy—spatial pyramid pooling (SPP) fused with center-bias prior—is introduced into our approach.
Experimental results on the common two image datasets (STL-10 and CIFAR-10) demonstrate that our approach is effective in image classification.
They also demonstrate that none of these three components: local contrast normalization, SPP fused with center-prior, and l2 vector normalization can be excluded from our proposed approach.
They jointly improve image representation and classification performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Shuangshuang& Liu, Huiyi& Zeng, Xiaoqin& Qian, Subin& Yu, Jianjiang& Guo, Wei. 2017. Image Classification Based on Convolutional Denoising Sparse Autoencoder. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190670
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Shuangshuang…[et al.]. Image Classification Based on Convolutional Denoising Sparse Autoencoder. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190670
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Shuangshuang& Liu, Huiyi& Zeng, Xiaoqin& Qian, Subin& Yu, Jianjiang& Guo, Wei. Image Classification Based on Convolutional Denoising Sparse Autoencoder. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190670
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1190670
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)