一種新的目標分類特征深度學習模型
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為提高低配置計算環境中的視覺目標實時在線分類特征提取的時效性和分類準確率，提出一種新的目標分類特征深度學習模型。根據高時效性要求，選用分類器模型離線深度學習的策略，以節約在線訓練時間。針對網絡深度受限和高識別率要求，提取圖像的局部方向梯度直方圖（ HOG）特征，構建稀疏自編碼器棧對HOG特征進行深層次編碼，設計Softmax多分類器對所抽取的特征進行分類。在深度神經網絡模型學習過程中，引入最小化各層結構風險和微調全網參數的二階段最優化策略。利用場景圖像庫Caltechl01和手寫數字庫MNIST的訓練樣本與測試樣本進行對比實驗，結果表明，該模型在局部特征提取方面的時效優于單層卷積神經網絡（ CNN）模型，分類準確率高于CNN、棧式自編碼器等對比模型。
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