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题名多种表示的图像分类方法
被引量：1
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作者
陈德运
付立军
张学松
于梁
陈海龙
李骜
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机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
北京兆芯集成电路有限公司
酒泉卫星发射中心
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2019年第12期2138-2148,共11页
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基金
国家自然科学基金No.61501147
哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目No.2017RAQXJ045~~
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文摘
针对不同图像提取出显著的特征对于图像分类是非常有意义的,然而单一图像分类方法不能在所有图像上都取得好的鲁棒性,通过多视角来提取不同特征,并将其融合来有效地解决这个难题。首先,利用二维主成分分析(2DPCA)提取图像的特征,然后根据获取特征进行图像重构(虚拟图像)。其次,利用快速傅里叶变换(FFT)获取图像的频谱特征。接着,将原始图像、虚拟图像、频谱特征分别利用稀疏方法获取得分。最后,利用一种新颖融合机制将上述得分进行融合,并根据新获取得分进行图像分类。获取的多特征和原始图像进行了互补,使该算法更具有鲁棒性;该方法具有稀疏性,提高了图像分类的性能;此外,它能自动获取参数,不需要手动调参。实验结果表明,该方法在不同情景下具有高的图像分类准确率。
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关键词
图像分类
二维主成分分析(2DPCA)
快速傅里叶变换(FFT)
稀疏方法
多种表示方法
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Keywords
image classification
two dimension principal component analysis(2DPCA)
fast Fourier transform(FFT)
sparse method
multiple representation methods
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分类号
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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