基于椭圆-双曲线马氏度量的图像分类算法

• 作者: 梁栋 胡根生 阎少梅 鲍文霞
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 椭圆-双曲线度量 马氏度量 度量学习 图像分类
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 456-462
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5395字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2018.02.31

摘要

为了进一步拓宽度量学习在图像分类中的适用范围,同时提高分类的性能,本文提出一种基于椭圆-双曲线马氏度量的图像分类算法.该算法首先将颜色特征和局部二值模式描述的纹理特征相结合来表示图像特征;然后引入对样本数据具有更好的适应性的椭圆-双曲线度量,根据数据统计特性定义椭圆-双曲线马氏度量,给出椭圆-双曲线马氏度量学习算法,从而获取最优的度量矩阵;最后利用椭圆-双曲线马氏度量矩阵将样本变换到新的特征空间,从而降低特征各维度间的相关性,同时计算图像特征间的距离从而完成分类.实验表明该算法提高了图像分类的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁栋	安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室	153	1898	21.0	37.0
2	鲍文霞	安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室	56	472	11.0	20.0
4	胡根生	安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室	31	215	7.0	14.0
7	阎少梅	安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室	3	1	1.0	1.0