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《计算机工程与应用》 2014年09期
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改进的深度卷积网络及在碎纸片拼接中的应用

段宝彬  韩立新  
【摘要】:近年来,深度卷积网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域广泛使用,取得了很好的效果。为解决全部样本均为无标签数据的分类问题,对深度卷积神经网络进行了改进,采用卷积自动编码器学习输入样本的特征,用k-均值聚类器代替深度卷积网络中的分类器,建立了改进的深度卷积网络结构,给出了相应的学习算法,将其用于解决碎纸片拼接问题。实验表明,该方法有效可行,提高了碎纸片拼接的准确性和鲁棒性。

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