基于拉普拉斯非负稀疏编码的图像分类

• 作者: 曹国 李钱钱
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏编码 非负稀疏编码 拉普拉斯非负稀疏编码 空间金字塔匹配模型 图像分类 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 240-244
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4516字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.11.054

摘要

针对复杂背景下的图像分类问题，结合非负稀疏编码和局部保持投影算法，提出一种拉普拉斯正则化非负稀疏编码算法。相比于已有的稀疏编码算法，该算法不仅能更好地模拟哺乳动物初级视觉系统主视皮层V1区简单细胞感受野的行为，同时也可使相似的特征经过编码后仍然相似，从而保证特征度量的一致性。将该算法与空间金字塔匹配模型相结合应用于图像分类，在多个图像数据库上的实验结果表明，该算法具有较高的分类精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹国	南京理工大学计算机科学与技术学院	29	146	7.0	11.0
2	李钱钱	南京理工大学计算机科学与技术学院	1	10	1.0	1.0