本文選題：計(jì)算機(jī)應(yīng)用 + 目標(biāo)屬性　； 參考：《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2017年06期

【摘要】：針對場景圖像種類增多、場景復(fù)雜度增加和場景內(nèi)容增大的趨勢,本文提出了一種基于多層次特征表示的場景圖像分類算法。首先采用Object Bank目標(biāo)屬性的高層特征表示方法,經(jīng)分類器預(yù)測出該圖像所屬的場景主題;然后在同一場景主題內(nèi),采用基于底層特征的局部約束低秩編碼方法提取圖像特征;在低秩編碼方法中加入局部約束正則化并采用F-范數(shù)替代核范數(shù)的優(yōu)化方法,減少計(jì)算復(fù)雜度,實(shí)現(xiàn)對場景圖像較為細(xì)致的理解。這種由高層特征和底層特征相結(jié)合的多層次特征表示方法,從對象特征的粗理解到底層細(xì)節(jié)特征的詳細(xì)解析,充分利用了不同特征間層層遞進(jìn)和互補(bǔ)的關(guān)系,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文算法的有效性。
[Abstract]:Aiming at the increasing of scene image types, scene complexity and scene content, a scene image classification algorithm based on multi-level feature representation is proposed in this paper. Firstly, the high-level feature representation method of the Object Bank target attribute is used to predict the scene theme of the image by classifier, and then the local constrained low-rank coding method based on the underlying feature is used to extract the image feature in the same scene theme. The local constraint regularization is added to the low-rank coding method and the optimization method of replacing kernel norm with F-norm is adopted to reduce the computational complexity and realize a more detailed understanding of scene images. This multi-level feature representation method, which combines high-level features with lower-level features, takes full advantage of the progressive and complementary relationships between different features, from the rough understanding of the object features to the detailed analysis of the underlying features. Experimental results show the effectiveness of the proposed algorithm.
【作者單位】： 重慶大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;國家電網(wǎng)重慶市電力公司市區(qū)供電分公司;
【基金】：國家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(SGTYHT/15-JS-191) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61473050)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1889363