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DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于加权高阶奇异值分解的支持张量机图像分类
作者姓名:
刘亚楠
涂铮铮
罗 斌
作者单位:
安徽大学计算机科学与技术学院;合肥师范学院计算机科学与技术系;
基金项目:
国家自然科学基金项目(61073116);高校省级优秀青年人才基金重点项目(2011SQRL129ZD)
摘 要:
为了有效提高图像分类的准确率,充分利用图像本身的结构信息并压缩图像数据,首先构造三阶图像特征张量,利用非负矩阵分解(NMF)在张量子空间降维,提出了一种基于二维主成分分析(2DPCA)来得到NMF初始点的方法,保证了图像信息的有效利用.然后,为了保持降维后的张量子空间所在的流形空间的本征结构,根据图像类标构造权值矩阵,并把图像集合构造成四阶张量实现图像的分类.通过对两个图像数据库的实验,表明该方法能有效提升图像分类的准确率.
关 键 词:
高阶奇异值分解
非负矩阵分解
支持张量机
二维主成分分析
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