基于异质局部特征的图像稀疏表示

• 作者: 徐望明 方康玲
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 异质局部特征 稀疏学习 视觉词典 基于内容的图像检索
• 年，卷（期）: 2013,（19）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 237-240,245
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73|TP391.4
• 字数: 4730字
• 语种: 中文

摘要

为了有效描述图像的多角度视觉内容,提出一种将图像异质局部特征集通过稀疏学习映射为图像全局稀疏表示的新方法.该方法从不同的训练特征集中学习超完备视觉词典,经过局部稀疏编码、最大值合并、加权联接及归一化等一系列处理步骤融合多种局部特征的互补信息,最终形成一个高维稀疏向量来描述图像的多角度视觉内容.将其应用于基于内容的图像检索(CBIR)任务中,实验结果表明,这种基于异质局部特征学习而来的图像全局稀疏表示解决了单一局部特征集描述图像的局限性和高维局部特征集相似性度量时空复杂度高的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐望明	武汉科技大学信息科学与工程学院	25	98	5.0	9.0
2	方康玲	武汉科技大学信息科学与工程学院	148	1157	17.0	26.0