基于加权优化的自然场景分类方法研究

• 作者: 张亚杰 张轩雄 马秀梅
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 自然场景分类 加权优化 文字激活力矩阵 局部约束线性编码 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1591-1595
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.05.069

摘要

为了提高了静态图像中自然场景分类的识别精度，采用一种基于加权优化的聚类方法。将文本领域的文字激活力矩阵方法应用到图像分类领域，将视觉词汇的数目减少使得运行时间减少，并降低了对存储内存的占用。在特征编码阶段采用局部约束线性编码算法，并将其应用在空间金字塔模型的向量量化中，该算法能有效降低量化误差改善分类效果。实验结果表明，提出的基于加权优化的局部约束线性编码算法能够获得更好的分类效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马秀梅	上海理工大学信息与控制工程研究所上海市教委光电系统智能控制重点实验室	3	6	1.0	2.0
2	张轩雄	上海理工大学信息与控制工程研究所上海市教委光电系统智能控制重点实验室	22	55	5.0	6.0
3	张亚杰	上海理工大学信息与控制工程研究所上海市教委光电系统智能控制重点实验室	1	0	0.0	0.0