归类精度导引的在线图像集自适应压缩方法

摘要

cqvip:针对多源视频流中的图像分类任务,提出了归类精度导引的在线图像集自适应压缩方法,首先对初始的在线图像集进行基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的模型训练,得到图像分类器;然后根据连续图像集之间的相似性,后一在线图像集的双参数参考前一在线图像集的双参数,通过引入自适应的参数判决机制有效地压缩连续的在线图像集。实验结果表明,所提方法能够保持足够大的平均压缩比,与现有的图像集压缩方法相比,可将平均归类精度提高3.3%。