%0 Journal Article
%T 基于核拉普拉斯稀疏编码的图像分类
%A 刘涛
%A 张立和
%A 潘磊
%A 马臣
%J 大连理工大学学报
%D 2015
%R 10.7511/dllgxb201502011
%X 使用稀疏编码解决计算机视觉问题可以取得良好的效果．然而，以往的稀疏编码都是在原始特征空间进行.受核方法可以获得特征的高维非线性映射的启发，扩展了拉普拉斯稀疏编码(LSc)，提出了核拉普拉斯稀疏编码(KLSc)，它可以降低特征量化误差，增强稀疏编码的性能．在3个标准数据集上的实验结果表明，所提出的基于KLSc的图像分类算法具有良好的分类效果，分类正确率优于LSc
%K 图像分类 稀疏编码 拉普拉斯稀疏编码 核方法 空间金字塔匹配(SPM)
%U http://press.dlut.edu.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150211&flag=1