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基于提升稀疏约束双线性模型的图像分类方法

  • 申请号:CN201110081240.5
  • 专利类型:发明专利
  • 申请(专利权)人:中国科学院自动化研究所
  • 公开(公开)号:CN102122358A
  • 公开(公开)日:2011.07.13
  • 法律状态:实质审查的生效
  • 出售价格: 面议
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专利详情

专利名称 基于提升稀疏约束双线性模型的图像分类方法
申请号 CN201110081240.5 专利类型 发明专利
公开(公告)号 CN102122358A 公开(授权)日 2011.07.13
申请(专利权)人 中国科学院自动化研究所 发明(设计)人 卢汉清;刘静;张淳杰
主分类号 G06K9/62(2006.01)I IPC主分类号 G06K9/62(2006.01)I
专利有效期 基于提升稀疏约束双线性模型的图像分类方法 至基于提升稀疏约束双线性模型的图像分类方法 法律状态 实质审查的生效
说明书摘要 本发明提出一种基于提升稀疏约束双线性模型的图像进行分类方法,该方法的图像分类步骤如下:步骤S1:在图像上提取图像的局部特征;步骤S2:从图像上密集的提取多个部件;步骤S3:将各个部件用视觉词的直方图作为部件的特征表示,并将每个部件的特征表示按顺序排列起来,用一个矩阵的形式来表示图像;步骤S4:使用提升稀疏约束双线性模型模拟视觉词到部件、部件到图像类别之间的关系,从而达到对图像分类的目的。为了提高方法的判别力,我们加入了稀疏性的约束,并采用提升的策略来提高方法的鲁棒性。在三个数据库上的实验结果,证实了我们的方法的有效性。

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