基于拉普拉斯非负稀疏编码的图像分类

摘要：

针对复杂背景下的图像分类问题，结合非负稀疏编码和局部保持投影算法，提出一种拉普拉斯正则化非负稀疏编码算法。相比于已有的稀疏编码算法，该算法不仅能更好地模拟哺乳动物初级视觉系统主视皮层V1区简单细胞感受野的行为，同时也可使相似的特征经过编码后仍然相似，从而保证特征度量的一致性。将该算法与空间金字塔匹配模型相结合应用于图像分类，在多个图像数据库上的实验结果表明，该算法具有较高的分类精度。

关键词：稀疏编码、非负稀疏编码、拉普拉斯非负稀疏编码、空间金字塔匹配模型、图像分类、支持向量机

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61003108,61371168

在线出版日期：2013-12-10（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：240-244