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基于上下文信息和核熵成分分析的目标分类算法
被引量：
7
1
作者
潘泓
朱亚平
+1 位作者
夏思宇
金立左
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期580-586,共7页
结合图像属性上下文信息和核熵成分分析,构造了一种新颖的基于下上文信息的局部特征描述子——上下文核描述子(Context Kernel Descriptors,CKD).上下文信息的引入提高了CKD特征的鲁棒性,减少了特征误匹配.核熵成分分析从全维CKD特征分...
结合图像属性上下文信息和核熵成分分析,构造了一种新颖的基于下上文信息的局部特征描述子——上下文核描述子(Context Kernel Descriptors,CKD).上下文信息的引入提高了CKD特征的鲁棒性,减少了特征误匹配.核熵成分分析从全维CKD特征分量中选出最能代表目标几何结构信息的特征分量,将其投影到这些特征分量张成的子空间上可得到降维CKD特征.在Caltech-101和CIFAR-10的测试结果表明,CKD的分类性能不仅明显优于其它局部特征描述子,还优于多数基于稀疏表示和深度学习等复杂模型的目标分类算法.
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关键词
上下文核描述子
核
熵成分分析
特征降维
目标分类
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职称材料
题名
基于上下文信息和核熵成分分析的目标分类算法
被引量：
7
1
作者
潘泓
朱亚平
夏思宇
金立左
机构
东南大学自动化学院
东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室
中国传媒大学信息工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期580-586,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61101165)
江苏省自然科学基金(No.BK20131296
+2 种基金
No.BK20130639)
航空科学基金(No.20115169016)
国家科技支撑计划课题(No.2012BAH02B03)
文摘
结合图像属性上下文信息和核熵成分分析,构造了一种新颖的基于下上文信息的局部特征描述子——上下文核描述子(Context Kernel Descriptors,CKD).上下文信息的引入提高了CKD特征的鲁棒性,减少了特征误匹配.核熵成分分析从全维CKD特征分量中选出最能代表目标几何结构信息的特征分量,将其投影到这些特征分量张成的子空间上可得到降维CKD特征.在Caltech-101和CIFAR-10的测试结果表明,CKD的分类性能不仅明显优于其它局部特征描述子,还优于多数基于稀疏表示和深度学习等复杂模型的目标分类算法.
关键词
上下文核描述子
核
熵成分分析
特征降维
目标分类
Keywords
context kernel descriptors
kernel entropy component analysis
feature reduction
object classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于上下文信息和核熵成分分析的目标分类算法
潘泓
朱亚平
夏思宇
金立左
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
7
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