基于低秩优化特征字典模型的图像分类方法专利查询专利号|摘要-满商公司网

基于低秩优化特征字典模型的图像分类方法

基本信息

申请号	CN201410044879.X	申请日	-
公开（公告）号	CN103761537A	公开（公告）日	2014-04-30
申请公布号	CN103761537A	申请公布日	2014-04-30
分类号	G06K9/62(2006.01)I	分类	计算；推算；计数;
发明人	马泽忠;吕煊;李爱迪;彭海涛;李爱美	申请（专利权）人	重庆欣荣土地房屋勘测技术研究所有限责任公司
代理机构	-	代理人	-
地址	400020 重庆市江北区洋河二村3号附1号满堂红商务大楼14楼
法律状态	-

摘要

本发明提出一种基于低秩优化特征字典模型的图像分类方法，该方法的图像分类步骤如下：步骤S1：在图像上做特征点的监测和特征点的特征描述；步骤S2：构造为L层的空间金字塔，每层图像划分为2^L-1个子块；步骤S3：用事先构造好的特征字典描述所有子块，并将字典表示系数串连起来，形成描述该图像的特征向量，其中，向量量化方法采用稀疏编码方式；步骤S4：用以上构造方法得到的特征向量训练分类器，对新入图像特征向量，利用分类器进行分类。为提高特征字典描述图像特征的能力，我们采用了低秩优化的方法构造特征字典，使得特征字典在描述同类图像时形成的特征向量更相近。在两个领域内公测数据库上的实验结果，证实了我们的方法的有效性。