基于提升稀疏约束双线性模型的图像分类方法
卢汉清; 刘静; 张淳杰
2011-03-31
公开日期2011-07-13
授权国家CN
专利类型发明
摘要本发明提出一种基于提升稀疏约束双线性模型的图像进行分类方法,该方法的图像分类步骤如下:步骤S1:在图像上提取图像的局部特征;步骤S2:从图像上密集的提取多个部件;步骤S3:将各个部件用视觉词的直方图作为部件的特征表示,并将每个部件的特征表示按顺序排列起来,用一个矩阵的形式来表示图像;步骤S4:使用提升稀疏约束双线性模型模拟视觉词到部件、部件到图像类别之间的关系,从而达到对图像分类的目的。为了提高方法的判别力,我们加入了稀疏性的约束,并采用提升的策略来提高方法的鲁棒性。在三个数据库上的实验结果,证实了我们的方法的有效性。
授权日期2014-03-26
专利号CN201110081240.5
专利状态授权
文献类型专利
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/8522
专题模式识别国家重点实验室_图像与视频分析
作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
卢汉清,刘静,张淳杰. 基于提升稀疏约束双线性模型的图像分类方法. CN201110081240.5[P]. 2011-03-31.
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专利 基于提升稀疏约束双线性模型的图像分(4973KB)专利 开放获取CC BY-NC-SA缩略图
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