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基于快速低秩编码与局部约束的图像分类算法
甘玲, 左永强
计算机应用
2017, 37 (10):
2912-2915.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.10.2912
针对快速低秩编码算法存在特征重建误差较大，以及特征间局部约束条件丢失的问题，提出一种强化局部约束的快速低秩编码算法。首先，使用聚类算法对图像中特征进行聚类，得到局部相似特征集合及其对应的聚类中心；其次，在视觉词典中采取
K最近邻（KNN）策略查找聚类中心对应的
K个视觉单词，并将其组成对应的视觉词典；最后，使用快速低秩编码算法获得局部相似特征集合对应的特征编码。改进算法在Scene-15和Caltech-101图像库上的分类准确率比快速低秩编码算法提高4%到8%，编码效率比稀疏编码算法提高5~6倍。实验结果表明，改进算法使得局部相似特征具有相似编码，从而更加准确地表达图像内容，能有效提高分类准确率及编码效率。
参考文献 |
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