[发明专利]基于PCANet的图像分类方法和装置

摘要

本申请提出一种基于PCANet的图像分类方法和装置。其中，方法包括：获取图像数据；对图像数据进行数据大小和格式的处理，并对处理后的图像数据进行预处理，将预处理后的图像数据分为训练图像集和测试图像集；根据PCANet模型和训练图像集进行模型训练，以生成PCANet特征提取模型；将测试图像集中的图像输入至经过训练的PCANet特征提取模型以提取特征，并将提取出的特征输入至SVM分类器进行分类。本申请基于PCANet网络模型，全自动地对图像进行分类，从而可以提高分类过程的效率和效果，并能使图像分类过程更简单，有效减少传统分类模型的复杂度，提高分类准确率和可靠性。