PCANet

本文介绍了一种基于PCA的学习方法PCANet,该方法通过使用PCA来学习滤波器,并结合二进制哈希和块直方图进行图像分类。论文提出了一种简单而有效的基线方法,适用于图像分类任务。

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论文网站:http://arxiv.org/abs/1404.3606
论文名字:PCANet: A Simple Deep Learning Baseline for Image Classification?

论文用到了PCA去学习滤波器,然后用到了binary hashing(二进制哈希)和block histograms(块直方图)分别做索引和合并。

对输入分为一个个像素块,然后用PCA降维学习到下一阶段的滤波器。然后有两层网络级联。
把最后得到的结果经过二值化的哈希,然后再经过直方图统计,再用SVM分类。

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