基于多尺度稀疏表示的场景分类

• 作者: 段菲 章毓晋
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 稀疏表示 多尺度 场景分类 空间金字塔表示
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3938-3941
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.10.090

摘要

提出一种基于多尺度稀疏表示的场景分类框架.首先从图像中提取多个尺度的局部特征,然后利用稀疏编码为每个尺度的特征单独学习相应的过完备字典；在图像表示阶段,为图像各尺度上的局部特征依据与其对应尺度的字典进行编码,并按照空间金字塔表示方法和特征各维最大汇总(max pooling)对各尺度上的特征编码分别汇总；最后将不同尺度上汇总的特征串接,形成对图像最终描述的全局向量.在三个常用标准场景库上的分类结果表明,提出的算法由于利用了不同尺度特征间的互补关系,与采用单尺度特征的方法相比,性能有了显著提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章毓晋	清华大学电子工程系	125	4563	34.0	65.0
2	段菲	清华大学电子工程系	3	15	2.0	3.0