基于可变性分析的紧致图像表达

【类型】期刊

【基金项目】国家重点基础研究发展（973）计划（2012cb316302）；国家自然科学基金（61135002,61175007）资助

【作者】赵鑫;黄凯奇;谭铁牛 

【关键词】 图像分类 因子分析 图像表达 偏最小二乘 可变性分析

【期刊名】中国科学技术大学学报

【内容提要】图像表达是图像分类中最基本也是最重要的一个环节,当前的图像表达方法为了获得较高的分类性能,通常采用维度极高的特征向量.这给分类器的训练和特征的存储带来了极大的负担.同时,这些方法没有考虑图像的变化给图像表达所带来的影响.为此,针对以上的问题提出了一种对图像的可变性进行建模的方法.该方法首先使用高斯混合模型对底层视觉特征进行建模;再构造图像的充分统计量;最后采用可变性分析对充分统计量进行分解,并结合偏最小二乘回归方法获得紧致的图像表达.在公开的主流图像分类数据库上,该方法在获得更高的分类性能的同时极大地降低了分类器的训练和特征存储的开销.

【年份】2018-07

【ISSN号】0253-2778

【页码】128-137

【期号】第2期

【作者单位】中国科学技术大学自动化系；中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心

【卷号】第44卷

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