基于深度学习的图像分类方法研究_孟丹.caj

本文在深度学习框架的基础上对特征提取方法进行了研究,并通过医学图像、人脸表情的检测和分类对其效果进行了验证。本文的研究内容主要包括以下三点:1)提出有约束的高分散主成分分析网络(ConstrainedHighDispersalPCANet,CHDNet)。本文详细分析了CHDNet的不同组件对分类性能的影响,针对PCANet的局限性,设计了非线性变化层、多尺度特征池化层,以提高分类性能。将CHDNet应用在医学图像分类中,包括基于Kinect深度图像的人体生理机能自动检测和计算机辅助舌象诊断,取得良好效果。并通过加权的LIBLINEARSVM验证了在正负样本分布严重不均衡的情况下,CH