本文關(guān)鍵詞：哈希編碼結(jié)合空間金字塔的圖像分類

  更多相關(guān)文章： 哈希編碼 空間金字塔匹配模型 稀疏編碼 二進(jìn)制K均值聚類 圖像分類

【摘要】：目的稀疏編碼是當(dāng)前廣泛使用的一種圖像表示方法,針對(duì)稀疏編碼及其改進(jìn)算法計(jì)算過程復(fù)雜、費(fèi)時(shí)等問題,提出一種哈希編碼結(jié)合空間金字塔的圖像分類算法。方法首先,提取圖像的局部特征點(diǎn),構(gòu)成局部特征點(diǎn)描述集。其次,學(xué)習(xí)自編碼哈希函數(shù),將局部特征點(diǎn)表示為二進(jìn)制哈希編碼。然后,在二進(jìn)制哈希編碼的基礎(chǔ)上進(jìn)行K均值聚類生成二進(jìn)制視覺詞典。最后,結(jié)合空間金字塔模型,將圖像表示為空間金字塔直方圖向量,并應(yīng)用于圖像分類。結(jié)果在常用的Caltech-101和Scene-15數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,并和目前與稀疏編碼相關(guān)的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比。與稀疏編碼相關(guān)的算法相比,本文算法詞典學(xué)習(xí)時(shí)間縮短了50%,在線編碼速度提高了1.3~12.4倍,分類正確率提高了1%~5%。結(jié)論提出了一種哈希編碼結(jié)合空間金字塔的圖像分類算法,利用哈希編碼代替稀疏編碼對(duì)局部特征點(diǎn)進(jìn)行編碼,并結(jié)合空間金字塔模型用于圖像分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法詞典學(xué)習(xí)時(shí)間更短、編碼速度更快,適用于在線詞典學(xué)習(xí)和應(yīng)用。
【作者單位】： 河南工程學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院;河南圖像識(shí)別工程技術(shù)中心;
【關(guān)鍵詞】： 哈希編碼 空間金字塔匹配模型 稀疏編碼 二進(jìn)制K均值聚類 圖像分類
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61301232)~~
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 第21卷/第9期/2016年9月彭天強(qiáng),栗芳/哈希編碼結(jié)合空間金字塔的圖像分類0引言圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)重要問題,在目標(biāo)識(shí)別、圖像檢索和視覺監(jiān)控等領(lǐng)域中均有著廣泛應(yīng)用。視覺詞袋(Bo VW)模型[1]被廣泛應(yīng)用于圖像分類中,但Bo VW模型未考慮局部特征之間的空間關(guān)系,這，

本文編號(hào)：1012267