基于约束稀疏表达的细粒度图像分类识别方法

摘要：

为了保证细粒度图像分类识别后图像结构信息的完整性,设计一种基于约束稀疏表达的细粒度图像分类识别方法.在区域建议网络内输入待分类图像,利用在线硬示例挖掘方法筛选对分类识别结果影响较大的图像;在降采样图像基础上,引入分布结构约束项,建立约束稀疏表达线性编码模型;创建相似度权衡函数,将图像分类识别等效为排序问题,使用交替方向乘子法求解并获得最佳测度矩阵,完成细粒度图像分类识别目标.仿真结果证明,在遮挡、光照差异等状况下所研究方法分类后的图像结构信息较完整,分类识别后的平均峰值信噪比为28.9,平均分类时间为5.71s,提高了细粒度图像的分类质量.

关键词：约束稀疏表达;细粒度;图像分类;分类模型;结构约束

所属期刊栏目：38

分类号：TP351(计算技术、计算机技术)

资助基金：江西省教育厅科技项目GJJ181492

在线出版日期：2021-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：173-176,419