结合空间上下文的局部约束线性特征编码

发布时间：2019-04-04 07:52

【摘要】：针对传统特征编码方法聚焦于在特征空间进行编码,忽略了图像内容的空间信息,导致图像表达不准确、分类精度较低的问题,提出一种在特征空间中以图像空间上下文信息为导向的局部特征编码方法.首先基于最近邻原则为每个局部特征点选择字典中心作为向量基;然后采用探测局部特征的相邻特征点方法建立图像空间上下文约束,并将其用于特征相似性判别;再根据预设阈值来更新向量基,将其用于重构特征;最后将图像的稀疏向量用于分类器进行图像分类.实验结果表明,与同类方法相比,该方法能显著地提高分类精度,更利于图像分类.
[Abstract]:The traditional feature coding method focuses on encoding in feature space, neglecting the spatial information of image content, resulting in inaccurate image expression and low classification accuracy. A local feature coding method based on context information of image space in feature space is proposed. Firstly, the dictionary center is selected as the vector base for each local feature point based on the nearest neighbor principle, and then the spatial context constraint of the image is established by using the adjacent feature point method to detect the local feature, and it is used to distinguish the feature similarity. Then the vector base is updated according to the preset threshold, which is used to reconstruct the feature. Finally, the sparse vector of the image is used in the classifier to classify the image. The experimental results show that the proposed method can significantly improve the classification accuracy and is more favorable to image classification compared with the similar methods.
【作者单位】： 中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院;中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61379106) 山东省中青年科学家奖励基金(BS2010DX037) 山东省自然科学基金(ZR2009GL014,ZR2013FM036,ZR2015FM011) 浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A1315) 中央高校基本科研业务费专项资金(13CX06007A,14CX06010A,14CX06012A)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2453624