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题名	关于图像分类的几种深度学习策略研究; Research on Deep Learning Strategy about Image Classification Problems
作者	林明霞
答辩日期	2016-03-21 ; 2015-05-17
导师	李翠华
关键词	深度学习 卷积神经网络 图像分类 Deep learning Convolutional Neural Network Image Classification
英文摘要	图像分类能够有效地管理和组织图像，为图像处理的多个领域的工作奠定良好的基础。伴随互联网技术和社交网络的兴起，数字图像数量上急剧增加应用也越来越多，人们在情感和信息表达的时候也更多采用直观的图片来代替文字。大量的数字图像需要管理、分析、检索，这迫切需要效率更高、更准确的图像分类技术。深度学习是对传统神经网络进行扩展的一种学习方法，模拟人脑认知逐步抽象的过程，加深了隐含层数量，可以自动学习特征。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是深度学习结构中在图像分类领域里应用最多、成绩最突出的一种，与传统的浅层学习算法相比，在图像分类效果上有显著的提升，因而受到了广泛关注。...; Image classification can effectively manage and organize images, it is good founds for the other computer vision task. With Internet and the emergence of social network, more and more digital images come out. People communicate each other with images maybe more natural. Image classification technology attract more and more attention. Deep learning is a novel way and achieve good results in image...; 学位：工学博士; 院系专业：信息科学与技术学院_系统工程; 学号：23220080150558
语种	zh_CN
出处	http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=50204
内容类型	学位论文
源URL	[http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/134749]
专题	信息技术－学位论文
推荐引用方式 GB/T 7714	林明霞. 关于图像分类的几种深度学习策略研究, Research on Deep Learning Strategy about Image Classification Problems[D]. 2016, 2015.

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