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一种基于联合表示的图像分类方法  
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【英文篇名】 Syncretic representation method for image classification
【下载频次】 ★★★
【作者】 马忠丽; 刘权勇; 武凌羽; 张长毛; 王雷;
【英文作者】 MA Zhongli; LIU Quanyong; WU Lingyu; ZHANG Changmao; WANG Lei; College of Automation; Harbin Engineering University;
【作者单位】 哈尔滨工程大学自动化学院;
【文献出处】 智能系统学报 , CAAI Transactions on Intelligent Systems, 编辑部邮箱 2018年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 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;
【英文关键词】 image classification; image recognition; syncretic representation; virtual image; pixel intensity; sparse representation; small samples; adjacent columns;
【摘要】 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。
【英文摘要】 In the classified recognition of image, for different images of the same object, because the pixel intensities of the training samples and the test samples at the same positions are usually different, it brings difficulty to extracting the salient features of the object images. This paper proposed an image classification method based on syncretic representation of the sparse representation. Firstly, the virtual image of an original image is obtained by using the connection between adjacent columns of the or...
【基金】 黑龙江省自然科学基金项目(LC201425)
【更新日期】 2018-05-10
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 Syncretic representation method for image classificationMA Zhongli,LIU Quanyong,WU Lingyu,ZHANG Changmao,WANG Lei(College of Automation,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China)图像分类是视觉领域研究的重要内容,基于表示的分类方法是图像分类方法中一

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