期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于核拉普拉斯稀疏编码的图像分类
被引量:
2
1
作者
张立和
潘磊
+1 位作者
刘涛
马臣
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期192-197,共6页
使用稀疏编码解决计算机视觉问题可以取得良好的效果.然而,以往的稀疏编码都是在原始特征空间进行.受核方法可以获得特征的高维非线性映射的启发,扩展了拉普拉斯稀疏编码(LSc),提出了核拉普拉斯稀疏编码(KLSc),它可以降低特征量化误差,...
使用稀疏编码解决计算机视觉问题可以取得良好的效果.然而,以往的稀疏编码都是在原始特征空间进行.受核方法可以获得特征的高维非线性映射的启发,扩展了拉普拉斯稀疏编码(LSc),提出了核拉普拉斯稀疏编码(KLSc),它可以降低特征量化误差,增强稀疏编码的性能.在3个标准数据集上的实验结果表明,所提出的基于KLSc的图像分类算法具有良好的分类效果,分类正确率优于LSc.
展开更多
关键词
图像分类
稀疏编码
拉普拉斯稀疏编码
核方法
空间金字塔匹配(SPM)
下载PDF
职称材料
基于核拉普拉斯稀疏编码模型的图像分类
被引量:
3
2
作者
刘越
彭宏京
+1 位作者
钱素静
施炜
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2014年第10期915-920,共6页
在稀疏词袋模型中,由于码书的过完备性,相似特征间稀疏编码存在多种组合方式,从而导致相似的特征可能得到完全不同的编码.文中提出基于核拉普拉斯稀疏编码的图像分类方法.该方法首先通过在高维核空间中构造核拉普拉斯矩阵以描述特征间...
在稀疏词袋模型中,由于码书的过完备性,相似特征间稀疏编码存在多种组合方式,从而导致相似的特征可能得到完全不同的编码.文中提出基于核拉普拉斯稀疏编码的图像分类方法.该方法首先通过在高维核空间中构造核拉普拉斯矩阵以描述特征间的几何依赖关系,使相似特征的稀疏编码的相似性尽可能得到保持.再采用交替固定码书与稀疏矩阵的方法优化目标函数进行码书学习,并采用符号猜测法对特征进行稀疏编码.最后用多类SVM分类器分类.实验证明文中方法可较大幅度降低量化误差,提高分类准确率,并在多个数据集上取得良好的测试效果.
展开更多
关键词
核方法
拉普拉斯矩阵
稀疏编码
图像分类
下载PDF
职称材料
题名
基于核拉普拉斯稀疏编码的图像分类
被引量:
2
1
作者
张立和
潘磊
刘涛
马臣
机构
大连理工大学信息与通信工程学院
出处
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期192-197,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61371157)
文摘
使用稀疏编码解决计算机视觉问题可以取得良好的效果.然而,以往的稀疏编码都是在原始特征空间进行.受核方法可以获得特征的高维非线性映射的启发,扩展了拉普拉斯稀疏编码(LSc),提出了核拉普拉斯稀疏编码(KLSc),它可以降低特征量化误差,增强稀疏编码的性能.在3个标准数据集上的实验结果表明,所提出的基于KLSc的图像分类算法具有良好的分类效果,分类正确率优于LSc.
关键词
图像分类
稀疏编码
拉普拉斯稀疏编码
核方法
空间金字塔匹配(SPM)
Keywords
image
classification
sparse
coding
laplacian
sparse coding
kernel method
spatial pyramid matching (SPM)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于核拉普拉斯稀疏编码模型的图像分类
被引量:
3
2
作者
刘越
彭宏京
钱素静
施炜
机构
南京工业大学电子与信息工程学院
南京机电职业技术学院计算机科学系
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2014年第10期915-920,共6页
基金
江苏省自然科学基金项目(No.BK2011794)资助
文摘
在稀疏词袋模型中,由于码书的过完备性,相似特征间稀疏编码存在多种组合方式,从而导致相似的特征可能得到完全不同的编码.文中提出基于核拉普拉斯稀疏编码的图像分类方法.该方法首先通过在高维核空间中构造核拉普拉斯矩阵以描述特征间的几何依赖关系,使相似特征的稀疏编码的相似性尽可能得到保持.再采用交替固定码书与稀疏矩阵的方法优化目标函数进行码书学习,并采用符号猜测法对特征进行稀疏编码.最后用多类SVM分类器分类.实验证明文中方法可较大幅度降低量化误差,提高分类准确率,并在多个数据集上取得良好的测试效果.
关键词
核方法
拉普拉斯矩阵
稀疏编码
图像分类
Keywords
kernel method
,
laplacian matrix
,
sparse coding
,
image classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于核拉普拉斯稀疏编码的图像分类
张立和
潘磊
刘涛
马臣
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
下载PDF
职称材料
2
基于核拉普拉斯稀疏编码模型的图像分类
刘越
彭宏京
钱素静
施炜
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2014
3
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部