模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2013年
2期
129-135
,共7页
核稀疏分类%多尺度分块旋转扩展%图像识别
覈稀疏分類%多呎度分塊鏇轉擴展%圖像識彆
핵희소분류%다척도분괴선전확전%도상식별
Kernel Sparse Representation Classification%Multi-Scale Block Rotation-Extension%Image Recognition
针对在图像旋转或局部扭曲变形等复杂情况下的图像识别问题,提出一种基于核稀疏分类与多尺度分块旋转扩展的鲁棒图像识别算法.该算法首先对图像进行多尺度分块与旋转扩展,使得字典能近似测试图像局部的旋转扭曲与各种排列组合.为了增加字典类间稀疏度,改善系统效率,提出一种字典降维策略.通过核随机坐标下降方法高效求解核稀疏分类的凸优化问题,进而通过对比不同类对测试图像的重构误差完成图像识别.实验表明,与经典方法相比,文中方法具有更好的识别效果,对图像旋转或局部扭曲变形等复杂情况具有较好的鲁棒性.
針對在圖像鏇轉或跼部扭麯變形等複雜情況下的圖像識彆問題,提齣一種基于覈稀疏分類與多呎度分塊鏇轉擴展的魯棒圖像識彆算法.該算法首先對圖像進行多呎度分塊與鏇轉擴展,使得字典能近似測試圖像跼部的鏇轉扭麯與各種排列組閤.為瞭增加字典類間稀疏度,改善繫統效率,提齣一種字典降維策略.通過覈隨機坐標下降方法高效求解覈稀疏分類的凸優化問題,進而通過對比不同類對測試圖像的重構誤差完成圖像識彆.實驗錶明,與經典方法相比,文中方法具有更好的識彆效果,對圖像鏇轉或跼部扭麯變形等複雜情況具有較好的魯棒性.
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