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题名一种基于联合表示的图像分类方法
被引量:2
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作者
马忠丽
刘权勇
武凌羽
张长毛
王雷
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机构
哈尔滨工程大学自动化学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2018年第2期220-226,共7页
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基金
黑龙江省自然科学基金项目(LC201425)
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文摘
在图像分类识别中,对于同一目标的不同图像,其训练样本和测试样本在同一位置的像素强度通常不同,这不利于提取目标图像的显著特征。这里给出一种基于稀疏表示的联合表示的图像分类方法,此方法首先利用相邻列之间的关系得到原始图像对应的虚拟图像,利用虚拟图像提高图像中中等强度像素的作用,降低过大或过小强度像素对图像分类的影响;然后用同一个目标的原始图像和虚拟图像一起表示目标,得到目标图像的联合表示;最后利用联合表示方法对目标分类。针对不同目标图像库的实验研究表明,给出的联合方法优于利用单一图像进行分类的方法,而且本方法能联合不同的表示方法来提高图像分类正确率。
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关键词
图像分类
图像识别
联合表示
虚拟图像
像素强度
稀疏表示
小样本
相邻列
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Keywords
image classification
image recognition
syncretic representation
virtual image
pixel intensity
sparse rep-representation
small samples
adjacent columns
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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