基于空间稀疏编码的MIL算法及刑侦图像分类

摘要：

针对刑侦图像分类问题,提出一种基于空间稀疏编码(SSC)的多示例学习(MIL)算法.首先,利用稠密尺度不变特征转换(SIFT)原理设计一种带有示例位置信息的多示例建模方案,将刑侦图像分类问题转化为MIL问题;然后,基于多样性密度(DD)函数及稀疏编码(SC)理论,设计了一种针对MIL的字典构造方法及空间稀疏编码方案,用于计算多示例包的元数据(metadata);最后,结合大尺度线性支持向量机方法,提出了一种SSC-MIL的MIL新算法.14类真实刑侦图像的对比实验表明,该算法是有效的,且分类精度高于其他方法.

关键词：刑侦图像分类、多示例学习、空间稀疏编码、支持向量机

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省国际合作交流项目2017KW-013;公安部科技强警项目2014GABJC022;陕西省教育厅项目16JK1691

在线出版日期：2019-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：68-73