| 基于随机特征字典的纹理分类方法 |
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| 引用本文： | 沈仁明,徐小红,王教余,廖重阳.基于随机特征字典的纹理分类方法[J].计算机应用研究,2015,32(1):303-306. |
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| 作者姓名： | 沈仁明 徐小红 王教余 廖重阳 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009 |
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| 基金项目： | 安徽省自然科学基金项目，国家重大科研装备研制项目 |
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| 摘 要： | 为解决稀疏表示在提取全局纹理特征时受维数限制的问题,提出一种基于随机特征字典的特征提取及分类方法。方法利用稀疏系数中非零系数的分布特点,统计各图像块在稀疏分解过程中字典原子的使用频率,得到能突出纹理在稀疏域类别信息的直方图特征,进而实现分类。为提高分类准确率,通过随机投影将多尺度多方向的小波特征进行融合,并对其训练得到纹理描述能力更强的小波随机特征字典。在分类实验中,其分类准确率达94.79%,并能在噪声、光照条件影响下获得较好的鲁棒性,在分析全局纹理特征方面具有高效、稳定的特点。
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| 关 键 词： | 稀疏表示 字典学习 纹理分类 纹理全局特征提取 |
Texture classification method via random feature dictionary |
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| SHEN Ren-ming,XU Xiao-hong,WANG Jiao-yu,LIAO Chong-yang.Texture classification method via random feature dictionary[J].Application Research of Computers,2015,32(1):303-306. |
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| Authors: | SHEN Ren-ming XU Xiao-hong WANG Jiao-yu LIAO Chong-yang |
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| Affiliation: | SHEN Ren-ming;XU Xiao-hong;WANG Jiao-yu;LIAO Chong-yang;School of Computer & Information,Hefei University of Technology; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | sparse representation dictionary learning texture classification global texture feature extraction |
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