一种低冗余Dense SIFT特征提取方法

• 作者: 卓力 张菁 李嘉锋 龙海霞
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分类 稀疏表示 特征提取 图像预处理
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 20-23,27
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4020字
• 语种: 中文

摘要

特征提取是图像分类的关键部分之一.现有的Dense SIFT特征采用固定网格和步长以从上到下、从左到右的重叠方式提取特征,如果图像分辨率过大,将会导致提取的图像特征数量非常大,并且引入大量的冗余信息.为此,提出了一种低冗余Dense SIFT特征提取方法.该方法首先对图像进行预处理,实现对图像的紧凑表示;然后,利用数据中心化思想和(l)0范数去除冗余的Dense SIFT特征点,节约特征存储所需的空间,降低后续处理的计算复杂度;最后,将低冗余Dense SIFT特征提取方法应用于图像分类,提出了一种图像分类方案.实验结果表明,采用所提出的Dense SIFT特征提取方法,在减少特征点数量的同时,可以提升特征的区分能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卓力	北京工业大学信号与信息处理研究室	94	839	14.0	24.0
2	张菁	北京工业大学信号与信息处理研究室	39	392	11.0	19.0
3	李嘉锋	北京工业大学信号与信息处理研究室	8	91	4.0	8.0
4	龙海霞	北京工业大学信号与信息处理研究室	2	7	2.0	2.0