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基于字典优化的迁移稀疏编码方法
1
作者
孟欠欠
沈龙凤
+1 位作者
李晓
李梦雯
《黑龙江工业学院学报（综合版）》
2019年第12期73-78,共6页
传统的编码方法通常对字典采取随机初始化,极大影响图像分类精度。基于此,提出一种基于kmeans的字典优化方法,并将其与迁移稀疏编码相结合。先将图像中每个局部描述子投影到线性子空间,在此空间取距离特征最近的k个特征作为过完备字典,...
传统的编码方法通常对字典采取随机初始化,极大影响图像分类精度。基于此,提出一种基于kmeans的字典优化方法,并将其与迁移稀疏编码相结合。先将图像中每个局部描述子投影到线性子空间,在此空间取距离特征最近的k个特征作为过完备字典,均衡的选择基向量来表达图像;同时考虑了图像的分布差异和局部特征,有效保证编码的稳定性。在三个跨域图像数据集上实验表明,与同类方法相比,该方法能显著提高跨域分类性能。
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关键词
kmeans
特征
字典优化
跨域
迁移稀疏编码
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题名
基于字典优化的迁移稀疏编码方法
1
作者
孟欠欠
沈龙凤
李晓
李梦雯
机构
淮北师范大学计算机科学与技术学院
出处
《黑龙江工业学院学报（综合版）》
2019年第12期73-78,共6页
基金
安徽省教育厅2019自然科学基金重点项目(编号:KJ2019A0603)
医学物理与技术安徽省重点实验室开放基金资助项目(编号:LMPT201706)
文摘
传统的编码方法通常对字典采取随机初始化,极大影响图像分类精度。基于此,提出一种基于kmeans的字典优化方法,并将其与迁移稀疏编码相结合。先将图像中每个局部描述子投影到线性子空间,在此空间取距离特征最近的k个特征作为过完备字典,均衡的选择基向量来表达图像;同时考虑了图像的分布差异和局部特征,有效保证编码的稳定性。在三个跨域图像数据集上实验表明,与同类方法相比,该方法能显著提高跨域分类性能。
关键词
kmeans
特征
字典优化
跨域
迁移稀疏编码
Keywords
K-means feature
dictionary refinement
cross domain
transfer sparse coding
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于字典优化的迁移稀疏编码方法
孟欠欠
沈龙凤
李晓
李梦雯
《黑龙江工业学院学报（综合版）》
2019
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