基于非负弹性网稀疏编码算法的图像分类方法

摘要：

为提高图像分类的准确率,提出一种非负弹性网稀疏编码算法.利用非负稀疏编码算法和弹性网模型,在稀疏编码优化模型的目标函数中引入l2范数正则项,增加编码系数的非负约束,并将该算法与空间金字塔模型相结合应用于图像分类.实验结果表明,与传统的稀疏编码算法相比,该算法不仅能提高编码的判别性与有效性,而且可使相似的特征描述符编码后仍然相似,增强编码的稳定性,具有较高的分类准确度.

关键词：图像分类、稀疏编码、空间金字塔匹配、弹性网、字典学习、支持向量机

所属期刊栏目：43

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11271001;中央高校基本科研业务费专项资金ZYGX2014Z012

在线出版日期：2017-08-10（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：239-243,249