用于图像分类的浅层结构深度学习方法
基于深度学习的图像分类技术研究
基于深度学习的图像分类技术研究在当今数字化的时代，图像数据呈爆炸式增长，如何有效地对这些海量图像进行分类和理解成为了一项重要的任务。
深度学习技术的出现为图像分类带来了革命性的突破，使得计算机能够像人类一样准确地识别和理解图像的内容。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过构建多层的神经网络结构来自动从数据中学习特征和模式。
在图像分类任务中，深度学习模型能够自动提取图像中的低级特征（如边缘、纹理等）和高级特征（如物体的形状、结构等），从而实现对图像的准确分类。
传统的图像分类方法通常依赖于手工设计的特征提取器，如 SIFT （ScaleInvariant Feature Transform，尺度不变特征变换）、HOG （Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）等。
这些方法虽然在一定程度上能够提取图像的特征，但它们往往需要大量的先验知识和人工干预，而且对于复杂的图像场景和变化的光照条件等因素的适应性较差。
相比之下，深度学习模型能够自动学习到更加鲁棒和有效的特征表示，从而大大提高了图像分类的性能。
在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是最常用于图像分类的模型架构之一。
CNN 通过卷积层和池化层的组合来对图像进行特征提取。
卷积层中的卷积核能够对图像的局部区域进行扫描和卷积操作，从而提取出图像的局部特征。
池化层则用于对特征图进行降采样，减少数据量并提取主要特征。
通过多层的卷积和池化操作，CNN 能够逐渐提取出图像的高级特征，并最终通过全连接层和分类器输出图像的类别。
为了提高图像分类的准确性，研究人员还提出了许多改进的 CNN架构和训练方法。
例如，ResNet（Residual Network，残差网络）通过引入残差连接解决了深度网络中的梯度消失问题，使得网络能够训练更深的层次。
Inception 网络则通过使用不同大小的卷积核和并行的卷积操作来提取多尺度的特征，从而提高了模型的性能。
基于深度学习的遥感图像分类
基于深度学习的遥感图像分类1. 引言随着遥感技术的发展，遥感图像的分类问题已经成为了遥感数据处理的重要问题。
对于大规模的遥感图像数据，传统的分类方法会面临很大的挑战，而基于深度学习的分类方法能够很好地处理这些数据，同时具有很强的泛化能力和鲁棒性。
本文将介绍基于深度学习的遥感图像分类方法，主要包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）介绍，遥感图像数据处理方法和实验结果分析等内容。
2. 卷积神经网络概述卷积神经网络是一种深度学习算法，主要用于图像分类、目标检测和语音识别等领域。
它的主要特点是在网络中加入了卷积层和池化层，能够有效地提取图像的特征。
卷积层通过卷积核（filter）对输入的图像进行卷积操作，得到图像的特征。
池化层则对卷积层的输出进行降采样操作，进一步减少特征提取的计算量和复杂度。
卷积神经网络的结构一般包括输入层、卷积层、池化层和全连接层等。
其中，输入层用于接收输入数据，卷积层负责提取输入数据的特征，池化层对特征进行降采样，全连接层对特征进行分类。
在深度学习中，卷积神经网络往往需要进行多层的迭代学习，以提高分类的准确率。
3. 遥感图像处理在遥感图像分类中，数据的处理和选择对分类结果有重要影响。
一般来说，遥感图像数据具有很高的空间分辨率和光谱分辨率，需要对数据进行预处理以降低数据维度，并提取有用的特征。
首先，对于多光谱遥感图像，需要进行波段选择和波段组合，选择代表地物类别的波段进行组合。
同时，为了减少计算量，进行图像降维处理，可以使用主成分分析法（PCA）或独立成分分析法（ICA）等方法。
其次，对于高光谱遥感图像，需要进行光谱特征提取，在具体实现中可以使用多种方法，如线性判别分析（LDA）、局部保持投影（LPP）和稀疏编码等方法。
最后，遥感图像常常存在噪声和遮挡等问题，因此需要进行图像增强和去噪处理，以提高分类准确率。
4. 实验结果分析本文以美国明尼苏达州One Metro Area数据集作为实验数据，使用深度学习方法对数据进行分类。
基于深度学习的图像分类与标注技术
基于深度学习的图像分类与标注技术深度学习技术是当今图像分类与标注中最具有影响力和应用价值的方法之一。
它利用多层神经网络模型，通过对大量数据的学习和迭代优化，实现对图像的自动分类和标注。
本文将介绍基于深度学习的图像分类与标注技术的原理、方法和应用。
一、深度学习的基本原理深度学习是一种机器学习技术，其核心思想借鉴了人脑神经网络的结构和工作方式。
深度学习模型由多个神经网络层组成，每一层都通过一个非线性变换将输入数据映射到更高层的特征空间中。
最后一层是输出层，用于进行分类或标注任务。
深度学习的核心是神经网络的训练过程。
它通常采用反向传播算法，通过最小化损失函数来调整神经网络中的权重和偏置，从而使模型能够自动学习特征和区分不同类别。
深度学习的训练过程需要大量的标注数据和计算资源。
二、基于深度学习的图像分类技术1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中最常用的图像分类技术之一。
它通过局部感知野、权值共享和池化等操作，有效地提取图像中的特征信息。
CNN具有自动学习和抽象能力，可以自动识别图像中的物体、场景和纹理等特征。
2. 迁移学习迁移学习是指将在一个任务上训练好的模型应用于其他相关任务中。
在图像分类中，可以利用预训练的深度学习模型，提取图像的特征向量，并将其输入到一个简单的分类器中进行分类。
迁移学习可以节省大量的计算资源和标注数据，同时还能提高分类的准确性。
3. 深度卷积生成对抗网络（DCGAN）深度卷积生成对抗网络是一种可以生成逼真图像的生成模型。
它由生成器和判别器两个部分组成，通过对抗性训练的方式，模拟和学习真实图像分布的特征。
DCGAN在图像增强、数据扩充和图像修复等方面具有广泛的应用。
三、基于深度学习的图像标注技术1. 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络模型。
在图像标注任务中，可以将图像的特征向量作为输入序列，通过多个时间步骤预测出图像的描述。
RNN具有记忆性，可以将之前的信息利用于当前的预测。
基于深度学习和迁移学习的图像分类算法研究
基于深度学习和迁移学习的图像分类算法研究近年来，随着科技的飞速发展，深度学习技术已经成为图像分类领域的重要手段。
在大量实验的基础上，迁移学习技术也逐渐被引入到图像分类算法中，成为一种非常有效的算法。
一、深度学习在图像分类中的地位深度学习是指利用多层神经网络进行学习和处理的一种机器学习技术。
在图像分类中，深度学习通过分析图像的特征进行学习，对图像进行分类。
深度学习算法具有以下优势：1）深度学习在图像分类中能够发掘更多的特征，从而提高图像分类的准确率。
2）深度学习算法的模型具有很强的拟合性，能够更好地适应大量数据的处理。
3）深度学习算法的学习效率非常高，当有大量数据进行训练时，深度学习能够快速完成训练。
二、深度学习应用于图像分类的方法1）卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是一种具有权值共享和局部连接特点的神经网络。
卷积神经网络能够对图像的空间结构进行学习，对图像的特征进行提取，通过神经网络进行分类。
卷积神经网络在图像分类领域的应用非常广泛。
2）循环神经网络(RNN)循环神经网络是一种适用于序列数据的神经网络，它与卷积神经网络不同，能够进行循环计算，并记忆之前的输入，从而捕捉序列数据中的时序关系。
循环神经网络适用于文本分类、语音识别等领域，也适用于图像分类。
3）深度信念网络(DBN)深度信念网络是一种有向图模型，它是由多个单层的受限玻尔兹曼机组成的多层网络。
深度信念网络能够自动提取复杂的高阶特征，并在图像分类中发挥重要作用。
三、迁移学习技术在图像分类中的应用深度学习算法在实际应用中经常面临着数据量不足问题。
针对这一问题，迁移学习技术被引入到图像分类中，通过使用具有相关性的先验知识来提高分类准确率。
迁移学习技术有下列优势：1）降低数据标注的成本和时间。
2）利用预训练模型和迁移学习算法，通过训练小规模样本数据，可以达到接近大数据量样本的效果。
3）提高模型的泛化能力，使得模型在分类新数据时性能更好。
四、迁移学习方法1）网络微调(Fine-tuning)网络微调是一种最简单的迁移学习方法之一，它可以通过对已有的神经网络进行微调，使得适用于一个领域的神经网络也能够适用于其他领域的分类任务。
浅层模型与深层模型性能评估研究
浅层模型与深层模型性能评估研究随着人工智能技术的不断发展与普及，深度学习模型成为了重要的研究方向之一。
由于深度学习能够自动学习输入数据的抽象表示，不仅可以应用于图像处理、自然语言处理、语音识别等领域，而且在工业、金融、医疗等行业中也有广泛的应用。
但在实际应用过程中，我们常常会遇到强大的浅层模型（如逻辑回归、决策树等）能够胜任某些任务的情况。
那么，我们如何评估浅层模型与深层模型的性能呢？一、浅层模型与深层模型的优缺点浅层模型由于计算简单，参数较少，训练时间较短，易于解释等特点，一直是机器学习领域中被广泛使用的模型之一。
但它也有局限性，如难以应对复杂的非线性问题，对于大规模数据集的处理不够高效等。
与之相对的，深度模型能够学习更为复杂的抽象特征，处理大规模数据的性能也更加卓越，但它的计算量大、模型参数多、训练时间长、可解释性欠佳等也是普遍存在的问题。
二、性能评价指标在评估浅层模型和深层模型的性能之前，需要先了解性能评价指标。
常见的性能评价指标包括准确率（accuracy）、查准率（precision）、查全率（recall）、F1值等。
准确率是指分类正确的比例；查准率是指预测为正的样本中实际为正的比例；查全率是指实际为正的样本中被预测为正的比例；F1值综合了查准率和查全率的表现。
在不同的任务和数据集下，需要选择不同的评价指标。
三、性能测评方法在性能测评中，通常需要将数据划分为训练集、验证集和测试集，分别用于训练、模型选择和性能评估。
对于浅层模型，如Logistic回归和决策树等，由于它们的计算量和模型参数相对较少，可采用交叉验证和参数网格搜索等方法来优化模型性能，一般不需要太复杂的调参策略。
而对于深度学习模型，如深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等，需要使用更为复杂的调参方法来优化模型性能，如随机搜索、贝叶斯超参数优化等。
同时，深度学习模型的训练时间较长，可能会遭遇过拟合、梯度消失和梯度爆炸等问题。
基于深度学习的图像分类模型
基于深度学习的图像分类模型深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，其强大的图像分类能力使之成为许多计算机视觉任务的首选方法。
基于深度学习的图像分类模型能够根据输入的图像数据自动学习特征，并将其分为不同的类别。
本文将详细介绍基于深度学习的图像分类模型的原理、发展历程以及常用的模型架构。
1. 深度学习的图像分类模型原理基于深度学习的图像分类模型的核心原理是使用深层神经网络从图像数据中学习特征表示和分类决策。
这些模型通常包含卷积神经网络（CNN）和全连接神经网络（FCN）两个主要组成部分。
卷积神经网络通过一系列的卷积层、池化层和激活函数层构建，用于提取输入图像中的局部特征。
卷积层通过滤波器的卷积操作将原始图像转化为特征图，池化层则对特征图进行降采样，保留主要特征。
激活函数层则为模型添加非线性能力，增强学习的表达能力。
全连接神经网络仅在最后几层使用，负责将卷积网络提取的特征进行分类。
全连接层通过权重矩阵将特征映射到不同的类别，最终输出模型对输入图像的分类结果。
2. 基于深度学习的图像分类模型的发展历程基于深度学习的图像分类模型的发展可以追溯到2012年的ImageNet竞赛中，当时Hinton等人提出了AlexNet模型，成功地将深度学习应用于图像识别任务，并取得了优异的成绩。
随后，深度学习模型在图像分类领域取得了长足的进步。
在此之后，出现了一系列的深度学习模型，如VGGNet、GoogLeNet、ResNet 等。
这些模型通过增加网络的深度、宽度和复杂性来提高模型的表示能力，进一步提升图像分类的准确性。
同时，一些创新的组件如残差连接、多尺度卷积等也被提出，有效地解决了深层网络训练的困难。
3. 常用的基于深度学习的图像分类模型目前，许多基于深度学习的图像分类模型被广泛使用。
以下是几个常用的模型：- AlexNet：作为深度学习在图像分类任务中的先驱，AlexNet在ImageNet竞赛中取得了显著的成绩。
基于深度学习的图像分割技术分析
算注语言信IB与电厢China Computer&Communication2020年第23期基于深度学习的图像分割技术分析张影（苏州科技大学电子与信息工程学院，江苏苏州215009）摘要：近年来，深度学习已广泛应用在计算机视觉中，涵盖了图像分割、特征提取以及目标识别等方面，其中图像分割问题一直是一个经典难题。
本文主要对基于深度学习的图像分割技术的方法和研究现状进行了归纳总结，并就深度学习的图像处理技术进行详细讨论，主要从4个角度讨论处理图像分割的方法，最后对图像分割领域的技术发展做了总结。
关键词：深度学习；图像分割；深度网络中图分类号：TP391.4文献标识码：A文章编号：4003-9767（2020）23-068-02Research Review on Image Segmentation Based on Deep LearningZHANG Ying(College of Electronics and Information Engineering,Suzhou University of Science and Technology,Suzhou Jiangsu215009,China) Abstract：In recent years,deep learning has been widely used in computer vision,covering image segmentation,feature extraction and target recognition,among which image segmentation has always been a classic problem.In this paper,the methods and research status of image segmentation technology based on deep learning are summarized,and the image processing technology of deep learning is discussed in detail.The methods of image segmentation are mainly discussed from four aspects.Finally,the development of image segmentation technology is summarized.Keywords:deep learning;image segmentation;deep network0引言在计算机视觉中，图像处理、模式识别和图像识别都是近几年的研究热点，基于深度学习类型的分割有分类定位、目标检测、语义分割等。
比较深度学习和浅层学习技术在机器视觉算法中的优缺点
比较深度学习和浅层学习技术在机器视觉算法中的优缺点机器视觉在近年来的发展中逐渐成为了计算机视觉、人工智能等领域的研究热点。
深度学习技术是机器视觉中的重要分支，它可以对大量数据进行自动化的特征提取和分类，拥有很强的学习能力和较高的准确率。
但是，浅层学习技术在一些场景下，仍有着不亚于深度学习的优势。
本文将比较深度学习和浅层学习技术在机器视觉算法中的优缺点，以期为读者提供有用的参考。
一、深度学习技术深度学习技术是一种基于多层神经网络的机器学习方法，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
与传统的浅层学习技术不同，深度学习技术通过层次化的结构，可以自动地对数据进行特征提取和分类，从而实现高效准确的图像识别和分类等任务。
1. 优点（1）高准确率：深度学习技术可以通过对几十万甚至百万级别的训练数据进行反向传播，不断优化网络结构和权重，从而获得非常高的准确率。
（2）自动化的特征提取：相比传统的机器学习方法，深度学习技术能够自动地对数据进行特征提取和学习，无需由人工去进行手动特征提取。
（3）可拓展性：深度学习技术可以通过增加层数和节点数，不断提高网络的拟合能力和泛化能力，适用于各种大小的数据集。
2. 缺点（1）需要大量数据和计算资源：深度学习技术需要大量的数据和计算资源来进行训练，这意味着需要较高的成本。
（2）对模型结构和调参要求较高：深度学习技术需要针对不同的任务和数据集设计合适的模型结构和调参策略，这意味着需要丰富的经验和深度的理解才能取得好的结果。
（3）黑箱模型：深度学习技术的网络结构较为复杂，不易解释网络的结构和特征提取过程，使得其模型成为黑箱模型。
二、浅层学习技术与深度学习技术不同，浅层学习技术通常是基于感知机、支持向量机等传统机器学习方法实现的，具有一定的抗干扰性和可解释性。
在某些场景下，浅层学习技术仍然有着优秀的表现。
1. 优点（1）抗干扰性：浅层学习技术通常对数据的噪声和变化具有一定的抗干扰性。
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用于图像分类的浅层结构深度学习方法Asma ElAdel∗, Ridha Ejbali∗, Mourad Zaied∗and Chokri Ben Amar∗∗REsearch Group in Intelligent Machines, National School of Engineers of sfax, B.P1173, Sfax, TunisiaEmail: {asma.eladel, ridha ejbali, mourad.zaied and chokri.benamar}@摘要——本论文介绍了一种新的图像分类方案。
该方案提出了一种用于深度学习的卷积神经网络（CNN）：利用多分辨率分析法（MRA）计算每一张用于分类的图像在不同的抽象层次中输入层与隐层之间的连接权值。
然后，利用Adaboost 算法选择出能代表每一类图像的最佳的特征和对应的权值。
这些权值将作为隐层与输入层之间的连接权值，并且在测试阶段用于对所给的图像的分类。
所提出的方法在不同的数据集上进行了测试，所获得的结果证明了该方法具有较好的效率和较快的速度。
关键词：多分辨率分析，Adaboost，深度学习，小波，图像分类一、介绍图像分类是计算机视角中最具挑战性的问题之一，特别是在类别数量巨大的情况下。
有许多解决这个问题的方法，例如小波相关向量机（WRVM）[1]，分别应用于不同类别对象上，以形成每个对象独立特征空间的独立主成分分析法[2]，全局显著和局部差异相结合的不寻常特征编码法[3]，以及用来学习可述性视觉词袋（BOW）表现的正则化矩阵分解法[4]。
另外一种最近提出的方法介绍了旨在学习图像层次表示的深度学习的方法。
在这种方法中，为了理解数据的意义，图像可以看作是由一些非线性特征经过多层次的抽象而形成的。
高层次的特征是从低层次特征中得到的，并以此形成层次化表示[5] [6] [7]。
这类方法的基础是利用了机器学习的不同结构。
这种结构的其中一种是前馈结构，前馈结构中多层神经网络和卷积网络在图像分类[8] [9] [10] [11]，目标识别[12]，人脸识别[13]和语音识别[14]等分类任务中都取得了良好的效果。
这些网络的设计，分类，自动推断和学习能力都引起了人们的注意。
但是到目前为止，它们的训练仍然需要大量的计算，同时还要选择适当的方法以防止过拟合现象。
另外一个不足是特征变换阶段的次数是随机确定的，也就是说网络层次的数量和大小影响了抽象过程的数量。
而且，分类仅仅是在最后的抽象层上对特征进行选择而完成。
此外，我们还要知道每一个抽象层次中更多的重要细节（也即特征），以减少分类阶段的复杂性。
在此背景下，Y.Zou等人[15]通过模拟影像中的固定点提出了一种显著特征的深度学习方法。
另外，Weston等人[16]提出一种用于图像分类的非线性半监督的嵌入算法，称为嵌入式卷积神经网（Embed CNN）。
以及，Xu[17]创新地提出了一种称为空间金字塔深层神经网络（SPDNN）的半监督分类方法，这是基于一个新的深层结构集成神经网络和空间金字塔模型。
在本文中，我们得到了两个具体的成果：首先，我们提出了一种改进的前馈深层结构。
我们称之为基于二元多分辨率分析的改进型前馈卷积神经网络[18] [19] [20]。
这种方法在不同的抽象层次中使用快速小波变换（FWT）[21]。
这一成果的优点在于我们可以使用浅层结构（一个隐层）取代多层结构进行深度学习。
此外，多分辨率分析法（MRA）可以让我们确切知道深度学习层次的必要数量。
同时，由于对图像不同层次的抽象都是通过进行多分辨率分析法进行的，所以我们可以得到对应于各级的图像特征，这可以很好地帮助我们完成分类。
第二个成果是利用Adaboost算法从不同层次的抽象中更重要的，能更好代表每一类图像的特征[22]。
所提出的方法能通过简单的结构实现卷积神经网络的优点，同时能减少计算的复杂度。
本文的结构如下：第二部分介绍了我们所提出的图像分类方法的核心思想，其中我们会重点介绍在不同层次抽象中的MRA特征提取法，特征选择和分类方法。
第三部分是实验结果和讨论。
最后一部分是结论。
二、所提出的方法所提出的方法是一种用于图像分类的浅层结构深度学习方法。
一般的深度学习方法是通过改变神经网络中层的数量和大小得到不同层次的抽象。
分类仅仅是在最后一层抽象的特征上完成的。
在这种结构中，我们不确定所提取的特征能不能代表图像所有有用的信息。
在本次实验中，我们提出了一种基于二元多分辨率分析法改进的前馈卷积神经网络。
前馈意味着信息只能向前传递，从输入节点经过隐层节点到达输出节点。
所提出的基于MRA结构的主要优点是：第j层的特征可以转化为第j-1层的特征，或者直接使用j-1次二元小波代换后转化为第一层的特征。
过程如图1所示。
这种学习和分类的步骤将在A部分和B部分分别介绍。
图1A 学习图像过程学习阶段是单隐层卷积神经网络对每一幅参考图像进行处理的过程。
其中，第一层（输入层）代表的是图像的每一个像素，隐层代表的是所有抽象层次中提取出来的特征，最后一层（输出层）代表的是图像的类型。
结构如图2所示。
图2学习算法步骤如下：第一步：构建候选小波库第二步：计算输入层与隐层之间所有的连接权值第三步：利用二元多分辨率分析法计算不同层次抽象隐层所对应的的输入ai 第四步：把sigmoid函数作为激活函数第五步：利用Adaboost算法选择能描述每一类图像特点的特征第六步：确定每一类图像所对应的隐层与输出层之间的连接权值从图3可知，经过多分辨率分析后，每一幅参考图像都被分成了k个层次的抽象特征，可以将其定义为离散小波变换的设计方法。
这种方法把信号f（图像）分解为逼近部分（A）和三个细节部分：水平细节（HD）、垂直细节（VD）和对角线细节（DD）。
在新的抽象层次中，得到的逼近部分将会被进一步分解为新的逼近部分和细节部分，如此循环直到抽象层次达到分析所要求的最大值。
最a作为输入层与隐层之间的连接权值。
后，把从所有层次中提取出来的细节系数i为了加快计算出这些系数，我们使用多分辨率分析中的快速小波变换（FWT）。
这一算法有效地减少了耗时的训练和分类步骤。
图3此外，MRA 的优点在于分析的网络层次的数量不是随机的，而是可以直接从图像的尺寸中得到的。
因此我们可以通过固定图像的抽象层次控制学习深度。
同时，由于MRA 分析是在不同的抽象层次中分析图像，所以它可以提供各层次抽象中相应的能代表图像的特征，这在分类阶段将会十分有用。
一旦我们计算得出所有输入层与隐层的连接权值，也就是隐层的输入i a ，我们就采用取值在[0 1]的sigmoid 函数作为激活函数。
下一步就是利用Adaboost 算法，从这些特征i a 中滤选出能描述每一类图像的最佳的特征。
（见算法1）算法1 Adaboost 算法给定m 组训练数据，（1x ,1y ），……（m x ，m y ），其中初始化)(1i D =1/m ：训练样本i 的权重，这决定了该样本被选择为成分分类器的概率。
当t=1,...,T 时：分类器i h ：X →[-1 1]，这将最大限度地减少分布t D 带来的误差：如果j e <0.5继续，否则停止选择t β∈R ，其中，t ε为分类器t h 的加权错误率下一个分类器：其中t Z 为归一化因子。
（归一化的目的是使得1 t D 成为一个分布函数） 得到最后的分类器：经过这个步骤后，我们得到了每一类图像的最佳的特征，即一个由特征（f ），阈值（b ）和一个极性（p ）构成的弱分类器，其满足下式：阈值β将作为隐层与输出层之间的连接权值以用来确定每一类的图像。
B 图像分类要对用作分类的图像Y 进行分类，必须建立一个神经网络，其中该网络的隐层神经元连接权重是由能表示所有类别图像的所有特征构成的。
然后，图像的类别将通过等式2确定。
图像的分类是根据最佳特征进行的，其相应阈值通过以下等式确定的：H(Y)是图像分类的结果，t 是选择出来的最好的特征数量，h 代表对第k 个特征和阈值t β的训练分类器，其中阈值t β已经在学习阶段计算得到。
如果H(Y)等于1，这意味着用于分类的图像符合当前的类别。
否则图像不符合当前类别并立即将其拒接。
所提出结构的优点在于，网络仅仅使用一个隐层就能够模拟所有代表图像类别的特征。
图4表示了具有3个选择特征的图像分类的例子，其中1y ...n y 代表待分类图像像素Y 。
1β，25β，70β是经过Adaboost 算法选择出来的特征，在图中以蓝色表示，它们能较好地表示第一类的图像。
2β，68β，1000β是表示第二类图像的特征，在图中以黄色表示，如此类推。
可以看出，某些特征不止是一种类别图像的特征。
例如图中1000β就是第二类和第四类的特征。
这可以解释为这些类别中存在相似或相同的部分。
图4三、结果和讨论我们利用两个数据库对所提出的方法进行测试，分别是Wang数据库和COIL-100数据库。
哥伦比亚大学目标图像库（COIL-100）数据库：包含了7200张128*128的彩色图像，这些图像被分成了100类目标，每一类目标包含的72张图像分别是对同一目标在360度范围内每隔5度拍摄得到的。
图5是COIL-100图像库所包含的一些目标图像，图6为COIL-100中某个目标类别的图像图5图6Wang数据库：包含了10类共1000张，大小为256*384的不同的彩色图像。
10个类别分别是：公共汽车，恐龙，花朵，非洲人，沙滩，建筑物，大象，马，山和食物。
图7在实验中，我们将分别从这两个图像库中随机选取50%的图像作为训练集，剩下的50%图像作为测试集。
因为MRA算法要求图像的大小为2的整数次幂，所以所有Wang图像库的图像将被调整为256*256大小。
这就要求分析次数的最大值为6。
这就是说并不需要达到最大的分析次数就能有最好的分类效果，因此，有时候一至两层分析就已经足够了，例如在大象，恐龙和马的分类上。
但是，当两类图像具有相似的颜色时，系统将会难以判别，例如颜色相似的公交车和花朵，建筑物和沙滩。
表1为Wang图像库分类的混淆矩阵。
表1根据图像的大小和分析次数的多少，使用Adaboost算法能让我们减少特征的数量。
对于COIL-100和Wang图像库每一类图像的特征数量分别为30和50。
分类正确率（CR），每一张图像分类时间（CT/QI）和特征数量（NSF）都在表2中列出：为了衡量我们所提出方法的有效性，我们把该方法与其他方法进行了比较。
从结果可以看出，所提出的方法（PA）十分有效，而且效果最好。
（见表3）表3这个结果可以解释为我们在不同层次的抽象中都使用了MRA算法，这一方法很好地从每一张图像中提取出有用的，能代表图像细节的特征。
四、结论在本文中，我们提出了一种改良的前馈型深度结构图像分类方法。