基于神经主题模型的图像集成分类方法及装置

摘要

本公开提供了一种基于神经主题模型的图像集成分类方法，包括：S1，对图像进行预处理，提取图像的词袋特征v和深度卷积神经网络特征vCNN，其中，图像包括训练集和测试集；S2，在神经主题模型中引入深度卷积神经网络特征vCNN，并结合集成分类方法softmax混合模型，构建图像集成分类的神经主题模型；S3，基于训练集优化图像集成分类的神经主题模型的目标函数，并求解模型参数；S4，利用优化后的图像集成分类的神经主题模型对测试集图像进行分类。本公开还提供了一种基于神经主题模型的图像集成分类装置。本公开基于神经主题模型的图像集成分类方法及装置，解决了基于神经主题模型DocNADE的图像集成分类的问题，改善了图像分类效果。