技术特征：
技术总结
本发明公开了基于稀疏编码预训练的卷积神经网络图像分类方法，首先对训练样本进行非下采样Contourlet变换，选取前两层分解图像来扩充训练样本，然后随机选择图像采用SC算法学习其局部特征，并将特征按照灰度平均梯度从大到小进行排序，最后选择灰度平均梯度较大的特征值对CNN卷积核初始化。采用SC算法学习到原图像具有统计特性的特征对CNN卷积核初始化，获得比传统底层视觉特征更好的分类效果，有效避免了网络训练陷入局部最优；综合高、低频子带对不同场景的识别优势，在训练样本有限的情况下，有效的提高了图像分类准确率，具有良好的泛化能力和适用范围。
技术研发人员：刘芳;吴志威;路丽霞;王鑫;王洪娟;杨安喆
受保护的技术使用者：北京工业大学
技术研发日：2018.09.30
技术公布日：2019.02.15