基于稀疏表示的多示例图像分类

为了有效地解决多示例图像分类问题,基于稀疏表示提出了一种新的多示例图像分类方法。该方法将图像看作多示例包,图像中的区域作为包中示例,利用示例嵌入策略计算包特征；然后将待分类图像包特征表示为训练图像包特征集上的稀疏线性组合,利用1优化方法求得稀疏解；最后根据稀疏系数提出一个为待分类图像预测标记的方法。在corel数据集上的实验结果表明,与其他方法相比,所提方法具有更高的分类精度。