%0 Journal Article
%T 集成多特征与稀疏编码的图像分类方法
%A 罗会兰
%A 郭敏杰
%A 孔繁胜
%J 模式识别与人工智能
%P 345-355
%D 2014
%X 采用单一特征时存在提取信息量不足、对图像内容描述较片面等问题，单一编码方法在组织特征向量时也会对图像造成过多的信息丢失.针对这些问题，文中提出一种集成多特征与稀疏编码方法.首先，对图像进行空间金字塔划分，结合尺度不变特征和梯度方向直方图特征之间的优势互补性，提取得到不同的特征集.然后，在不同的特征集上用不同的聚类方法得到不同的视觉词汇本，在每个词汇本上分别进行局部稀疏编码和稀疏编码，得到不同的图像描述集.最后，利用线性SVM进行图像分类，并对得到的多个结果采用投票决策方法决定最终分类情况.实验表明文中方法有良好的准确性和鲁棒性.
%K 图像分类
%K 空间金字塔
%K 集成
%K 多特征组合
%K 稀疏编码
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract9817.shtml