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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
Date Available2011-07-13
CountryCN
Subtype发明
Abstract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。
Copyright Date2014-03-26
Patent NumberCN201110081240.5
Status授权
Document Type专利
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/8522
Collection模式识别国家重点实验室_图像与视频分析
Affiliation中国科学院自动化研究所
Recommended Citation
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-SAThumbnail
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