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基于多尺度特征融合Hessian稀疏编码的图像分类算法

刘盛清  孙季丰  余家林  宋治国  
【摘要】:针对传统稀疏编码图像分类算法提取单一类型特征,忽略图像的空间结构信息,特征编码时无法充分利用特征拓扑结构信息的问题,提出了基于多尺度特征融合Hessian稀疏编码的图像分类算法(HSC)。首先,对图像进行空间金字塔多尺度划分;其次,在各个子空间层将方向梯度直方图(HOG)和尺度不变特征转换(SIFT)进行有效的融合;然后,为了充分利用特征的拓扑结构信息,在传统稀疏编码目标函数中引入二阶Hessian能量函数作为正则项;最后,利用支持向量机(SVM)进行分类。在Scene15数据集上的实验结果表明,HSC的准确率比局部约束线性编码(LLC)高了3~5个百分点,比支持区别性字典学习(SDDL)等对比方法高了1~3个百分点;在Caltech101数据集上的耗时实验结果表明,HSC的用时比多核学习稀疏编码(MKLSC)少40%左右。所提HSC可以有效提高图像分类准确率,算法的效率也优于对比算法。

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