一類新的非凸稀疏編碼算法及其在場(chǎng)景分類問(wèn)題的應(yīng)用.pdf

1、近年來(lái)，圖像分類技術(shù)對(duì)于很多人群的圖像處理需求有著十分重要的作用。圖像分類技術(shù)即利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)的對(duì)各種紛繁的圖像進(jìn)行分類，在科研、商業(yè)以及日常生活中都具有十分廣闊的應(yīng)用價(jià)值。生理學(xué)家的研究發(fā)現(xiàn)，人類的視覺(jué)系統(tǒng)中對(duì)于信號(hào)的處理是一種對(duì)視覺(jué)信息的層級(jí)的抽象稀疏的過(guò)程，其中涉及一個(gè)很重要的過(guò)程—稀疏編碼。通過(guò)對(duì)人類視覺(jué)神經(jīng)系統(tǒng)的模仿，稀疏編碼在被引入到圖像分類技術(shù)之中，以此發(fā)展的圖像分類技術(shù)有著越來(lái)越重要的影響。本文研究學(xué)習(xí)了一個(gè)經(jīng)典圖像

2、分類模型—線性空間金字塔匹配模型以及其在圖像分類中的實(shí)際效果，這是一種有監(jiān)督的圖像分類技術(shù)，主要涉及圖像的輸入、特征提取、編碼、池化以及最后的圖像分類部分，并在圖像分類問(wèn)題中有著較為顯著的優(yōu)勢(shì)。
　　為了利用圖像中顯著特征是稀疏的性質(zhì)以及相近特征要具有相似表達(dá)的特點(diǎn)，本文在此模型基礎(chǔ)上加入了一種非負(fù)的約束，采用了一種改進(jìn)的基于稀疏編碼的圖像分類算法來(lái)求解這種改進(jìn)的模型。這種稀疏優(yōu)化算法是采用一種基于循環(huán)框架下的非凸的稀疏編碼算法，