一种新型混合 CNN-AIS 视觉模式识别引擎
计算机视觉与模式识别
2015-03-12 v1
摘要
机器学习方法如今被用于大多数识别问题。卷积神经网络 (CNN) 因其架构而反复证明在许多图像处理任务中是成功的。在本文中，我们建议在提出的混合 CNN-AIS 模型框架内，将 CNN 应用于小型数据集，例如个人相册或其他类似环境，其中训练数据集的大小是一个限制因素。我们利用人工免疫系统 (Artificial Immune System) 原理来增强小型训练数据集。在 CNN 架构的局部滤波和最大池化层之上，增加了一层克隆选择。所提出的架构通过使用标准 MNIST 数据集（限制数据大小）以及属于两个不同类别的小型个人数据样本进行了评估。实验结果表明，所提出的基于混合 CNN-AIS 的识别引擎在训练数据大小受限时表现良好。
引用
@article{arxiv.1503.03270,
title = {A Novel Hybrid CNN-AIS Visual Pattern Recognition Engine},
author = {Vandna Bhalla and Santanu Chaudhury and Arihant Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.03270},
year = {2015}
}