一种面向识别的无监督特征学习算法

来源 :计算机工程与科学 | 被引量 : 3次 | 上传用户：Gerryliu1984

【摘要】

：

特征抽取是图像识别的关键环节,准确的特征表达能够产生更准确的分类效果。采用软阈值编码器和正交匹配追踪(OMP)算法正交化视觉词典的方法,以提高单级计算结构的识别率,并进一步构造两级计算结构,获取图像更准确的特征,以提高图像的识别率。实验表明,采用软阈值编码器和OMP算法能提高单级计算结构提取特征的能力,提高大样本数据集中图像的识别率。两级计算结构能够提高自选数据集中图像的识别率。采用OMP算法能提

【作者】

：

夏海蛟谭毅华

【机构】

：

华中科技大学自动化学院,多谱信息处理技术国家级重点实验室

【出处】

：

计算机工程与科学

【发表日期】

：

2018年06期

【关键词】

：

无监督学习 K-MEANS OMP 编码器平均值池化空间金字塔池化 unsupervised learningK meansOMPencoderaverag

【基金项目】

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国家自然科学基金（41371339）

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