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结合Fisher判别分析和稀疏编码的图像场景分类
引用本文:张瑞杰,魏福山.结合Fisher判别分析和稀疏编码的图像场景分类[J].计算机辅助设计与图形学学报,2015(5).
作者姓名:张瑞杰  魏福山
作者单位:解放军信息工程大学四院郑州 450002; 数学工程与先进计算国家重点实验室郑州 450002
摘    要:视觉词典法是当前广泛使用的一种图像表示方法,针对传统视觉词典法存在的表示误差大、空间信息丢失以及判别性弱等问题,提出一种基于Fisher判别稀疏编码的图像场景分类算法.首先利用近邻视觉词汇重构局部特征点,构建局部特征点的非负稀疏局部线性编码,从而有效地利用图像的空间信息;然后在非负稀疏局部线性编码的基础上引入Fisher判别约束准则,构建基于Fisher判别约束的非负稀疏局部线性编码模型,以获得图像的判别稀疏向量表示,增强图像稀疏表示的判别性;最后结合支持向量机(SVM)分类器实现场景分类.实验结果表明,该算法提高了图像稀疏表示的特征分类能力以及分类性能,更有利于场景分类任务.

关 键 词:场景分类  图像表示  非负稀疏局部线性编码  Fisher判别约束准则

Image Scene Classification Based on Fisher Discriminative Analysis and Sparse Coding
Zhang Ruijie,Wei Fushan.Image Scene Classification Based on Fisher Discriminative Analysis and Sparse Coding[J].Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics,2015(5).
Authors:Zhang Ruijie  Wei Fushan
Abstract:
Keywords:scene classification  image representation  non-negative sparse locally linear coding  fisher dis-criminative criterion constraint
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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