基于快速低秩编码与局部约束的图像分类算法

• 作者: 左永强 甘玲
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分类 局部约束 低秩编码 特征编码 相似特征
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机视觉与虚拟现实
• 页码范围: 2912-2915
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4710字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.10.2912

摘要

针对快速低秩编码算法存在特征重建误差较大,以及特征间局部约束条件丢失的问题,提出一种强化局部约束的快速低秩编码算法.首先,使用聚类算法对图像中特征进行聚类,得到局部相似特征集合及其对应的聚类中心;其次,在视觉词典中采取K最近邻(KNN)策略查找聚类中心对应的K个视觉单词,并将其组成对应的视觉词典;最后,使用快速低秩编码算法获得局部相似特征集合对应的特征编码.改进算法在Scene-15和Caltech-101图像库上的分类准确率比快速低秩编码算法提高4％到8％,编码效率比稀疏编码算法提高5～6倍.实验结果表明,改进算法使得局部相似特征具有相似编码,从而更加准确地表达图像内容,能有效提高分类准确率及编码效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	甘玲	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	38	372	9.0	18.0
2	左永强	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0