基于稀疏表示和决策融合的图像分类方法

Chu Yuezhong; Li Jiahao; Zhang Xuefeng; Ji Bing

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基于稀疏表示和决策融合的图像分类方法

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利用多个稀疏表示分类器融合的决策信息对图像进行分类,可避免单个特征对图像分类的影响.提出一种自适应调节权重的多稀疏分类器融合图像分类方法.对原始图像分别提取3组不同特征,并训练出各自稀疏表示分类器;根据各个子分类器的准确率,通过迭代计算自适应确定各分类器最终权重;融合各子分类器的输出结果进行最终类别判断.基于Cifar-10图像数据集进行多组实验,结果表明,相对仅提取单特征的图像分类方法,该方法有效提高了图像分类准确率.

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来源
《计算机应用与软件》 |2019年第7期|249-253326|共6页
作者
Chu Yuezhong; Li Jiahao; Zhang Xuefeng; Ji Bing;
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作者单位

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正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
图像分类; 决策融合; 稀疏表示;

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