基于深度特征融合的图像分类算法的研究

摘要

提出一种基于深度特征融合的图像分类方法.通过不同的深度学习预训练网络来获取图像的高层语义特征;采用Weighted Discriminant Correlation Analysis(WDCA)方法提取其转换矩阵及其融合矩阵;通过支持向量机分类器进行分类识别.在Caltech 256标准数据库上的实验表明,该方法不但能够有效地优化整合不同的深度特征,而且能够有效地降低特征的冗余信息,从而使融合后的特征具有很强的鉴别能力和低维特点.