МОДЕРНИЗАЦИЯ МЕТОДОВ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ

Abstract

Предлагается гибридный подход к извлечению признаков, объединяющий эмбеддинги глубоких сверточных нейронных сетей и классические локальные/статистические дескрипторы. Показано, что конкатенация глубинных и классических представлений с последующей нормализацией и отбором признаков повышает устойчивость классификации при малых объёмах разметки, улучшает интерпретируемость и незначительно увеличивает вычислительную нагрузку по сравнению с чисто «глубокими» конвейерами.