基于核拉普拉斯稀疏编码的图像分类

• 作者: 刘涛 张立和 潘磊 马臣
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分类 稀疏编码 拉普拉斯稀疏编码 核方法 空间金字塔匹配(SPM)
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 192-197
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3917字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7511/dllgxb201502011

摘要

使用稀疏编码解决计算机视觉问题可以取得良好的效果.然而，以往的稀疏编码都是在原始特征空间进行.受核方法可以获得特征的高维非线性映射的启发，扩展了拉普拉斯稀疏编码(LSc)，提出了核拉普拉斯稀疏编码(KLSc)，它可以降低特征量化误差，增强稀疏编码的性能.在3个标准数据集上的实验结果表明，所提出的基于 KLSc 的图像分类算法具有良好的分类效果，分类正确率优于 LSc.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘涛	大连理工大学信息与通信工程学院	33	140	7.0	10.0
2	张立和	大连理工大学信息与通信工程学院	8	58	5.0	7.0
3	潘磊	大连理工大学信息与通信工程学院	1	4	1.0	1.0
4	马臣	大连理工大学信息与通信工程学院	1	4	1.0	1.0