自适应深度学习算法在目标分类问题中的应用

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1、万方数据分类号密级学位论文自适应深度学>-3算法在目标分类问题中的应用作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：米龙吴成东教授陈东岳副教授东北大学信息科学与工程学院硕士学科类别：工学模式识别与智能系统2014年6月2014年7月贾同李孟歆论文答辩日期：答糊蝴：东北大学2014年6月魏颖万方数据AThesisinPatternRecognitionandIntelligentSystemllIIIIIllllllllllllltlIIIIlY2989987TheApplicationsofAdaptive

2、DeepLearningAlgorithminObjectClassificationByMiLongSupervisor：ProfessorWuChengdongNortheasternUniversityJune2014万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：柴龙日期：7口，仫占．2争学位论文

3、版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口两年留学位论文作者签名：米泰签字日期：2of争．‘．2争导师签名：然舀、签字日期：2口件。占．2铲万方数据东北大学硕士学位论文摘要自适应深度学习算法在目标分类问题中的应用摘要模式分类问题一直是计算机视觉与机器学习领域的核心研究内容，也是国内外

4、学者重点研究的方向之一。作为模式分类算法的重要环节，特征的设计与提取一直以来都是模式分类相关研究中最重要的方向之一，其中如何利用机器学习算法从图像的像素中自动学习特征一直是该领域的热点研究课题。本文以目标分类为研究背景，在深度学习框架下，提出了一种深度自适应的特征提取器，并在SVM分类器的基础上提出了一种深度学习特征与图像标准特征融合的权重分类器，将其应用于红豆样本的分类与筛选问题。本文的主要研究内容如下：(1)深度学习网络的自适应结构设计方法。主要针对深度结构每层的节点数目以及层数，提出了一种网络结构自适应调整的算法，相对于原来进行试探性的层

5、数设计，本文算法具有较好的鲁棒性，针对一般的分类问题，能够从原始样本中提取较好的特征。(2)红豆样本的多样化图像特征选择与提取。针对红豆样本以及杂物样本的图像特点，选取了颜色、形状、纹理多个特征进行分析对比。最后得出结论：颜色特征总体可分性比较好；形状特征对于合格样本与不合格样本可分性较差；纹理特征对于红豆和杂质可分性好，但对于合格样本与不合格样本可分性差。在综合考虑了各样本对最终识别效果的不同影响的情况下，提出了多特征的权重更新策略，并设置了各类特征的权重。(3)面向分类错误风险最大化的分类器结果加权多特征融合算法。根据每类特征生成的SVM训

6、练模型得到4个分类结果，再乘以每类特征的权重即得到根据该种特征分到某一类的置信度。最后得到4个分类结果与3个权重，分别对应四种特征与三个样本类别。根据最大置信原则，最终确定分类结果。实验表明，根据本文提出的特征融合算法在分类准确率上不但明显优于单独使用常规图像特征或深度学习特征，同时也优于直接的特征加权融合策略，从而显著地降低了误判带来的损失。本文在上述工作的基础上，以软件形式建立了一个基于深度学习特征与标准图像特征相融合的目标分类系统，并将其应用于红豆样本分类与筛选，取得了比较令人满意的识别结果，为红豆分类与筛选原型机系统的研制奠定了理论与算

7、法基础。关键词：深度学习；特征提取；模式分类；特征融合；SVM．Ⅱ．万方数据TheApplicationsofAdaptiveDeepLearningAlgorithminObjectClassificationAbstractPatternclassificationhasalwaysbeenthecoreprobleminthefieldofcomputervisionandmachinelearning。Itisalsoallimportantresearchdirectionfordomesticandoverseasresearche

8、rs．Becausetherearemanyapplicationsinthedirection，suchasimageretrieval，objec