文献类型：期刊文章

作　　者：曾志[1] 吴财贵[1] 唐权华[1] 余嘉禾[1] 李雅晴[1] 高健[2]

ZENGZhi WUCai-gui TANG Quan-hua YU Jia-he LI Ya-qing GAO Jian(School of Software, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022,China College of Information Management, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang 330013,China)

机构地区：[1]江西师范大学软件学院,江西南昌330022 [2]江西财经大学信息管理学院,江西南昌330013

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：国家自然科学基金项目(61262037);江西省教育科学技术基金项目(GJJ13232)

年　　份：2017

卷　　号：38

期　　号：11

起止页码：3093-3098

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对现有单一特征描述及浅层结构分类算法分类精度不高等问题,提出一种基于图像内容特征的深度置信网络(DBN)商品图像分类算法。对于从图像中提取到的颜色、纹理和形状等特征进行融合,构建5层DBN分类器对所得的特征数据进行学习训练和分类。采用京东商城提供的商品图像库,通过训练权重进行测试,测试结果表明,该算法在时效性和精确度方面优于使用单一特征的分类算法以及其它主流分类算法。

关 键 词：多特征融合 深度学习  深度置信网络  商品图像分类  图像处理

分 类 号：TP391]