《表3 各个特征的识别准确率》

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《基于改进的SAE和DCT的自适应无人机巡线图像识别算法研究》

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为了更好的提取航拍图像深层图像特征，构建了多隐含层的深度稀疏自动编码器，实验结果如表3所示，学习得到的S1、S2、S3三层特征与特征重组法的新特征识别准确率比较。在本组实验中，UAV Landform Database1中所用的C和g的最优值分别为3.378 6、0.037 861，Landform Dataset1中的C和g的最优值分别为4.155 1、0.131 51。从表中可以看出，第三层隐含层提取的特征分类效果比前两层的分类效果好，即隐含层越靠后，分类效果越好，特征识别率越高。此外，本文提出的特征重组法得到的特征分类准确率高于DSAE每层上单个特征的识别准确率。