基于邻域保持嵌入稀疏编码的图像分类

• 作者: 陈秀宏 高佳雪
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分类 稀疏编码 邻域保持嵌入 局部邻域结构 近似编码
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 232-235
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3651字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.03.042

摘要

针对复杂背景下的图像分类问题,结合稀疏编码和邻域保持嵌入算法,提出一种基于邻域保持嵌入规则的稀疏编码算法.在传统稀疏编码问题的目标函数中加入特征编码的局部邻域嵌入正则化项,通过最小化每个特征的编码与其近邻点的特征编码线性组合的误差,使得相似的特征在编码后仍然相似,保留特征的局部邻域结构.采用近似编码的方法降低计算复杂度,实验结果表明,在多个图像数据库上进行图像分类,与已有的稀疏编码方法相比,该算法具有较高的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈秀宏	江南大学数字媒体学院	90	480	12.0	17.0
2	高佳雪	江南大学数字媒体学院	1	0	0.0	0.0