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基于稀疏编码多尺度空间潜在语义分析的图像分类
基于稀疏编码多尺度空间潜在语义分析的图像分类
作者:
吴信东
季海峰
胡东辉
赵仲秋
高隽
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
图像分类
稀疏编码
潜在语义分析
空间金字塔
摘要:
传统潜在语义分析方法无法利用图像中区域语义构成的上下文信息来获得图像目标空间分布信息,因此它丢掉了局部特征之间的空间关系信息.而基于最近邻矢量量化来构造共生矩阵具有较大的量化误差,使得特征描述缺乏鲁棒性,影响后续潜在语义分析获得特征的精确性.为了弥补这些不足,文中提出了一种基于稀疏编码的多尺度空间潜在语义分析的图像分类方法.首先通过空间金字塔方法对图像进行空间多尺度划分,然后利用稀疏编码对每个局部块特征进行软量化以形成共生矩阵,之后结合概率潜在语义分析(PLSA)获得每个局部块的潜在语义信息,再利用权值串接每个特定局部块中的语义信息得到图像多尺度空间潜在语义信息,最后用支持向量机(SVM)分类器完成图像的场景分类.在常见图像库上的实验表明,本文提出的基于稀疏编码的多尺度空间潜在语义分析方法平均分类精度比现有诸多方法均有明显提高,验证了其有效性和鲁棒性.实验还表明,空间金字塔匹配、稀疏编码共生矩阵以及PLSA降维这3个模块在该文方法中缺一不可,共同提升图像表征和分类性能.
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相关文献总数
(/次)
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文献信息
篇名
基于稀疏编码多尺度空间潜在语义分析的图像分类
来源期刊
计算机学报
学科
工学
关键词
图像分类
稀疏编码
潜在语义分析
空间金字塔
年,卷(期)
2014,(6)
所属期刊栏目
图形图像与虚拟现实
研究方向
页码范围
1251-1260
页数
10页
分类号
TP391
字数
7071字
语种
中文
DOI
10.3724/SP.J.1016.2014.01251
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
高隽
合肥工业大学计算机与信息学院
160
1689
22.0
34.0
2
胡东辉
合肥工业大学计算机与信息学院
35
286
8.0
16.0
3
吴信东
合肥工业大学计算机与信息学院
7
78
3.0
7.0
4
赵仲秋
合肥工业大学计算机与信息学院
1
54
1.0
1.0
5
季海峰
合肥工业大学计算机与信息学院
2
57
2.0
2.0
传播情况
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(127)
二级引证文献
(145)
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参考文献(0)
二级参考文献(1)
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参考文献(0)
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二级参考文献(0)
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参考文献(2)
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参考文献(0)
二级参考文献(3)
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参考文献(1)
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2008(1)
参考文献(1)
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2010(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2012(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2014(1)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2014(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2015(3)
引证文献(3)
二级引证文献(0)
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二级引证文献(5)
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二级引证文献(48)
2019(62)
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二级引证文献(58)
2020(24)
引证文献(2)
二级引证文献(22)
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稀疏编码
潜在语义分析
空间金字塔
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
主办单位:
中国计算机学会
中国科学院计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
0254-4164
CN:
11-1826/TP
开本:
大16开
出版地:
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
邮发代号:
2-833
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
总被引数(次)
187004
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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