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基于约束稀疏表达的细粒度图像分类识别方法
引用本文:王莉,龚文辉,李沁颖. 基于约束稀疏表达的细粒度图像分类识别方法[J]. 计算机仿真, 2021, 38(11): 173-176,419. DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.11.035
作者姓名:王莉  龚文辉  李沁颖
作者单位:南昌交通学院,江西南昌330100;江西农业大学南昌商学院,江西共青城332020;江西师范大学,江西南昌330022
摘    要:为了保证细粒度图像分类识别后图像结构信息的完整性,设计一种基于约束稀疏表达的细粒度图像分类识别方法.在区域建议网络内输入待分类图像,利用在线硬示例挖掘方法筛选对分类识别结果影响较大的图像;在降采样图像基础上,引入分布结构约束项,建立约束稀疏表达线性编码模型;创建相似度权衡函数,将图像分类识别等效为排序问题,使用交替方向乘子法求解并获得最佳测度矩阵,完成细粒度图像分类识别目标.仿真结果证明,在遮挡、光照差异等状况下所研究方法分类后的图像结构信息较完整,分类识别后的平均峰值信噪比为28.9,平均分类时间为5.71s,提高了细粒度图像的分类质量.

关 键 词:约束稀疏表达  细粒度  图像分类  分类模型  结构约束

Fine Grained Image Classification and Recognition Method Based on Constrained Sparse Representation
WANG Li,GONG Wen-hui,LI Qin-ying. Fine Grained Image Classification and Recognition Method Based on Constrained Sparse Representation[J]. Computer Simulation, 2021, 38(11): 173-176,419. DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.11.035
Authors:WANG Li  GONG Wen-hui  LI Qin-ying
Abstract:
Keywords:
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