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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>模擬數字論文>如何使用多層非負局部Laplacian稀疏編碼進行圖像分類

如何使用多層非負局部Laplacian稀疏編碼進行圖像分類

2019-01-02 | rar | 1.14 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  針對單層稀疏編碼結構對圖像特征學習能力的局限性問題,提出了一個基于圖像塊稀疏表示的深層架構,即多層融合局部性和非負性的Laplacian稀疏編碼算法(MLLSC)。對每個圖像平均區域劃分并進行尺度不變特征變換( SIFT)特征提取,在稀疏編碼階段,在Laplacian稀疏編碼的優化函數中添加局部性和非負性,在第一層和第二層分別進行字典學習和稀疏編碼,分別得到圖像塊級、圖像級的稀疏表示,為了去除冗余特征,在進行第二層稀疏編碼之前進行主成分分析( PCA)降維,最后采用多類線性支持向量機進行分類。在四個標準數據集上進行驗證,實驗結果表明,MLLSC方法具有高效的特征學習能力,能夠捕獲圖像更深層次的特征信息,相對于單層結構算法準確率提高了30/0~13qo,相對于多層稀疏編碼算法準確率提高了1qo~2.3010;并對不同參數進行了對比分析,充分展現了其在圖像分類中的有效性。

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