一种基于局部约束线性编码的图像分类方法

摘要：

现有图像分类方法无法抓取形态或定位对象,导致分类精度较低.针对该问题,提出一种新的图像分类方法.利用局部约束将每个描述符映射到其本地坐标系中,以生成最终图像表示,为提高图像分类的效率,设计快速近似局部约束线性编码(LLC)方法,并通过增量训练构建LLC码本.基于Caltech-101,Caltech-256等常用数据集的仿真结果表明,与Best PASCAL方法和Obj.+Contex方法相比,该方法的图像分类准确率较高.

关键词：图像分类、线性编码、K最近邻搜索、码本、增量训练

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划基金资助项目2012BAJ18B08;张家口科技局基金资助项目“基于物联网的固定资产管理系统开发”1321019B

在线出版日期：2015-09-07（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：256-260