相似性约束下深度置信网络在图像数据特征提取中的应用

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中文摘要：针对在图像数据特征提取过程中,由于没有挖掘图像数据的流行结构,而导致的特征提取精准度与完整度不佳的问题,提出相似性约束下引入深度置信网络图像数据特征的提取方法.以引入的深度置信网络为基础,对图像数据信息进行标记.采用最近邻图结构对图像数据流行结构进行挖掘,通过矩阵优化技术对挖掘得到的图像数据进行降维,得到图像数据降维集合.采用小波包变换技术实现了图像数据特征的提取.实验结果表明,与传统图像数据特征提取方法相比,所提方法极大地提升了特征提取的精准度与完整度.

作者：

徐叶军

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作者单位：

苏州工业园区服务外包职业学院生物科技学院,江苏苏州 215123

关键词：

相似性约束深度置信网络图像数据特征提取

出版年：

2024

DOI：

10.19703/j.bbgu.2096-7276.2024.06.0009

北部湾大学学报

ISSN：

年,卷(期)：2024.39(6)