基于核稀疏表示和AdaBoost算法的自然场景识别

• 作者: 贾林虎 陆迎曙
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: bag-of-visual words模型 核稀疏表示 AdaBoost分类器 自然场景识别
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 172-175
• 页数: 4页
• 分类号: TN919.82
• 字数: 2999字
• 语种: 中文

摘要

为了提升自然场景图像的识别精度，结合bag-of-visual word模型，提出了一种基于核稀疏表示的图像识别方法。该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾林虎	河海大学计算机与信息学院	3	5	2.0	2.0
2	陆迎曙	河海大学计算机与信息学院	1	3	1.0	1.0