基于特征提取的图像分类算法的核心问题是如何对特征进行有效编码.局部约束线性编码(Locality-constrained linear coding,LLC)因其良好的特征重构性与局部平滑稀疏性,已取得了很好的分类性能.然而,LLC编码的分类性能对编码过程中的近邻...基于特征提取的图像分类算法的核心问题是如何对特征进行有效编码.局部约束线性编码(Locality-constrained linear coding,LLC)因其良好的特征重构性与局部平滑稀疏性,已取得了很好的分类性能.然而,LLC编码的分类性能对编码过程中的近邻数k的大小比较敏感,随着k的增大,编码中的某些负值元素与正值元素的差值绝对值也可能增大,这使得LLC越来越不稳定.本文通过在LLC优化模型的目标方程中引入非负约束,提出了一种新型编码方式,称为非负局部约束线性编码(Non-negative locality-constrained linear coding,NNLLC).该模型一般采取迭代优化算法进行求解,但其计算复杂度较大.因此,本文提出两种近似非负编码算法,其编码速度与LLC一样快速.实验结果表明,在多个广泛使用的图像数据集上,相比于LLC,NNLLC编码方式不仅在分类精确率上提高了近1%～4%,而且对k的选取具有更强的鲁棒性.展开更多
对bag of features(BOF)算法进行研究与改进,并将其应用到图像识别和分类中。针对传统BOF算法执行效率低以及分类精度不够高等缺陷,提出一种结合SURF(speeded up robust feature)与空间金字塔匹配原理的优化方法相结合的图像识别与分类...对bag of features(BOF)算法进行研究与改进,并将其应用到图像识别和分类中。针对传统BOF算法执行效率低以及分类精度不够高等缺陷,提出一种结合SURF(speeded up robust feature)与空间金字塔匹配原理的优化方法相结合的图像识别与分类算法。SURF算法可提高执行效率,而空间金字塔匹配原理的优化方法可提高分类精度。首先对分类图像应用SURF算法提取特征描述符并生成视觉词典,该算法提取的视觉词典能更有效地表示图像特征,且能应对多变的尺度;然后应用空间金字塔匹配原理对图像采用视觉词典的直方图表示,进一步提高分类的准确度;最后利用LIBSVM分类器进行分类。在Graz,Caltech-256和Pascal VOC 2012这3个数据集中进行实验测试。研究结果表明:该方法与传统的BOF算法相比提高了执行效率和分类精度。在数据实验中通过与近几年一些相关研究工作在分类准确率方面进行对比,该方法具有很大的优越性。展开更多
文摘基于特征提取的图像分类算法的核心问题是如何对特征进行有效编码.局部约束线性编码(Locality-constrained linear coding,LLC)因其良好的特征重构性与局部平滑稀疏性,已取得了很好的分类性能.然而,LLC编码的分类性能对编码过程中的近邻数k的大小比较敏感,随着k的增大,编码中的某些负值元素与正值元素的差值绝对值也可能增大,这使得LLC越来越不稳定.本文通过在LLC优化模型的目标方程中引入非负约束,提出了一种新型编码方式,称为非负局部约束线性编码(Non-negative locality-constrained linear coding,NNLLC).该模型一般采取迭代优化算法进行求解,但其计算复杂度较大.因此,本文提出两种近似非负编码算法,其编码速度与LLC一样快速.实验结果表明,在多个广泛使用的图像数据集上,相比于LLC,NNLLC编码方式不仅在分类精确率上提高了近1%～4%,而且对k的选取具有更强的鲁棒性.
文摘对bag of features(BOF)算法进行研究与改进,并将其应用到图像识别和分类中。针对传统BOF算法执行效率低以及分类精度不够高等缺陷,提出一种结合SURF(speeded up robust feature)与空间金字塔匹配原理的优化方法相结合的图像识别与分类算法。SURF算法可提高执行效率,而空间金字塔匹配原理的优化方法可提高分类精度。首先对分类图像应用SURF算法提取特征描述符并生成视觉词典,该算法提取的视觉词典能更有效地表示图像特征,且能应对多变的尺度;然后应用空间金字塔匹配原理对图像采用视觉词典的直方图表示,进一步提高分类的准确度;最后利用LIBSVM分类器进行分类。在Graz,Caltech-256和Pascal VOC 2012这3个数据集中进行实验测试。研究结果表明:该方法与传统的BOF算法相比提高了执行效率和分类精度。在数据实验中通过与近几年一些相关研究工作在分类准确率方面进行对比,该方法具有很大的优越性。
