论文摘要
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%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吴乐明,刘浩
关键词: 在线图像集,卷积神经网络,图像集压缩,质量因子,图像尺度
来源: 中国科技论文 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 东华大学信息科学与技术学院
基金: 上海市自然科学基金资助项目(18ZR1400300)
分类号: TP391.41;TP183
页码: 1265-1270
总页数: 6
文件大小: 2124K
下载量: 12
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