一种基于局部排序的约束稀疏编码的图像分类方法

来源 :电子学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lkj0062

【摘要】

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图像分类作为计算机视觉分析领域一个重要的研究方向,其分类性能很大程度上取决于图像的特征表示.为了能够更好地进行图像分类,本文提出了一种基于局部约束稀疏编码的神经气

【作者】

：

曹晔

【机构】

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南昌大学信息工程学院

【出处】

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电子学报

【发表日期】

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2019年4期

【关键词】

：

图像分类邻域排序局部约束字典学习

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图像分类作为计算机视觉分析领域一个重要的研究方向,其分类性能很大程度上取决于图像的特征表示.为了能够更好地进行图像分类,本文提出了一种基于局部约束稀疏编码的神经气算法(Neural Gas based Locality-constrained Sparse Coding,NGLSC)用来实现图像分类.引入局部排序适配器作为距离正则化约束项已经应用在神经气(Neural Gas,NG)的算法矢量量化中,旨在通过软竞争学习算法来弥补K均值聚类(K-means)算法的不足.在稀疏编码阶段此算法可求解得到封闭解.

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