一种基于联合表示的图像分类方法

• 作者: 刘权勇 张长毛 武凌羽 王雷 马忠丽
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分类 图像识别 联合表示 虚拟图像 像素强度 稀疏表示 小样本 相邻列
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 220-226
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5919字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201611036

摘要

在图像分类识别中,对于同一目标的不同图像,其训练样本和测试样本在同一位置的像素强度通常不同,这不利于提取目标图像的显著特征.这里给出一种基于稀疏表示的联合表示的图像分类方法,此方法首先利用相邻列之间的关系得到原始图像对应的虚拟图像,利用虚拟图像提高图像中中等强度像素的作用,降低过大或过小强度像素对图像分类的影响;然后用同一个目标的原始图像和虚拟图像一起表示目标,得到目标图像的联合表示;最后利用联合表示方法对目标分类.针对不同目标图像库的实验研究表明,给出的联合方法优于利用单一图像进行分类的方法,而且本方法能联合不同的表示方法来提高图像分类正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王雷	哈尔滨工程大学自动化学院	36	230	8.0	14.0
2	马忠丽	哈尔滨工程大学自动化学院	57	506	14.0	19.0
3	刘权勇	哈尔滨工程大学自动化学院	1	0	0.0	0.0
4	武凌羽	哈尔滨工程大学自动化学院	2	4	1.0	2.0
5	张长毛	哈尔滨工程大学自动化学院	2	4	1.0	2.0