基于改进局部线性特征编码方法的图像分类

特征编码是利用广义视觉词袋模型获得图像稀疏表示的关键步骤。本文研究了两种常用的局部线性特征编码方法即LLC及NSLLC编码方法,并针对其存在的问题,提出了一种利用编码系数非负性约束对其进行改进的方法——NNLLC,并将其应用于图像分类任务中。实验结果表明,该方法能有效改进局部线性特征编码性能,提高图像特征的可区分性,相比于LLC及NSLLC特征编码方法,在图像分类任务中取得了更高的平均分类准确率。