超图拉普拉斯稀疏编码在图像识别中的应用

• 作者: 周钦青 曾爱林
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 图像识别 特征抽取 拉普拉斯 稀疏编码 超图理论
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 183-185,250
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3535字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.10.043

摘要

稀疏编码已经成为一种有效的降维方法。由于编码字典的超完备性、特征之间的局部邻接信息和相似度在编码过程中丢失而降低了稀疏编码的识别率。为了保护特征之间的距离关系和相似信息，提出一种超图稀疏编码框架。这种结构融合相似度权重进入稀疏编码计算过程中，同时结合超图理论，对稀疏编码方法进行改进，增强了稀疏编码的鲁棒性。最后，在Caltech及Scene两大场景数据库上的实验验证了所提方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周钦青		13	23	3.0	4.0
2	曾爱林		11	26	3.0	5.0