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基于字典学习的正则化鲁棒稀疏表示肿瘤细胞图像识别
被引量:
2
1
作者
甘岚
张永焕
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第10期2895-2899,2906,共6页
针对胃黏膜肿瘤细胞图像的高维性及复杂性的特点,为了提高稀疏表示图像识别的鲁棒性,提出了一种基于字典学习的正则化鲁棒稀疏表示(RRC)肿瘤细胞图像识别方法。该方法首先将所有的原始染色肿瘤细胞图像转化为灰度图像;然后利用具有Fishe...
针对胃黏膜肿瘤细胞图像的高维性及复杂性的特点,为了提高稀疏表示图像识别的鲁棒性,提出了一种基于字典学习的正则化鲁棒稀疏表示(RRC)肿瘤细胞图像识别方法。该方法首先将所有的原始染色肿瘤细胞图像转化为灰度图像;然后利用具有Fisher判别约束的字典学习(FDDL)方法对肿瘤细胞图像训练样本的全局特征进行字典学习,得到具有类别标签的结构化字典;最后将具有判别性的新字典用于RRC模型进行分类识别。RRC模型是基于最大后验概率准则,将稀疏保真度表示为余项的最大后验概率函数,最终识别问题转化为求解正则化加权范数的优化逼近问题。将提出的识别方法应用于肿瘤细胞图像的最高识别率为92.4%,表明该方法能够有效地实现肿瘤细胞图像的分类。
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关键词
稀疏
表示
分类
Fisher判别字典学习
正则化鲁棒稀疏表示
图像预处理
肿瘤细胞图像识别
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题名
基于字典学习的正则化鲁棒稀疏表示肿瘤细胞图像识别
被引量:
2
1
作者
甘岚
张永焕
机构
华东交通大学信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第10期2895-2899,2906,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(140110S3)~~
文摘
针对胃黏膜肿瘤细胞图像的高维性及复杂性的特点,为了提高稀疏表示图像识别的鲁棒性,提出了一种基于字典学习的正则化鲁棒稀疏表示(RRC)肿瘤细胞图像识别方法。该方法首先将所有的原始染色肿瘤细胞图像转化为灰度图像;然后利用具有Fisher判别约束的字典学习(FDDL)方法对肿瘤细胞图像训练样本的全局特征进行字典学习,得到具有类别标签的结构化字典;最后将具有判别性的新字典用于RRC模型进行分类识别。RRC模型是基于最大后验概率准则,将稀疏保真度表示为余项的最大后验概率函数,最终识别问题转化为求解正则化加权范数的优化逼近问题。将提出的识别方法应用于肿瘤细胞图像的最高识别率为92.4%,表明该方法能够有效地实现肿瘤细胞图像的分类。
关键词
稀疏
表示
分类
Fisher判别字典学习
正则化鲁棒稀疏表示
图像预处理
肿瘤细胞图像识别
Keywords
sparse representation classification
Fisher discrimination dictionary learning
Regularized Robust Coding(RRC)
image preprocessing
tumor cell image recognition
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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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于字典学习的正则化鲁棒稀疏表示肿瘤细胞图像识别
甘岚
张永焕
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
2
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