基于稀疏表示的多示例图像分类

摘要：

为了有效地解决多示例图像分类问题,基于稀疏表示提出了一种新的多示例图像分类方法.该方法将图像看作多示例包,图像中的区域作为包中示例,利用示例嵌入策略计算包特征;然后将待分类图像包特征表示为训练图像包特征集上的稀疏线性组合,利用Z1优化方法求得稀疏解;最后根据稀疏系数提出一个为待分类图像预测标记的方法.在Corel数据集上的实验结果表明,与其他方法相比,所提方法具有更高的分类精度.

关键词：图像分类、多示例学习、稀疏表示

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2013CB329402;国家自然科学基金61305042,61272282,61173090,61072106,61072108;教育部“长江学者和创新团队发展计划”IRT1170

在线出版日期：2015-02-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：293-296