稀疏表示的图像分类研究综述

• 作者: 周近
• 来源期刊: 盐城工学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏表示 图像分类 稀疏编码 特征编码
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机应用研究
• 页码范围: 47-51
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4700字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16018/j.cnki.cn32-1650/n.201503011

摘要

良好的特征提取方法能减轻后续图像分类与识别的工作量.针对具体的分类问题提出了不同的特征提取方法,并在图像分类和识别任务上取得了较好的效果.然而,已有的基于传统方法的特征提取存在一些明显不足,即随着视觉任务规模的增大,直接利用这些传统方法进行特征分类,效果并不理想.提出的特征表达方法,在图像最基本特征基础上进行矢量量化、稀疏编码或其它表达以形成一幅图像最后的特征.着重介绍基于稀疏表示的特征分类算法并对其进行分析,最后探讨存在的问题和今后研究的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周近		11	5	2.0	2.0