| 专利名称 | 基于提升稀疏约束双线性模型的图像分类方法 | 申请号 | CN201110081240.5 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN102122358A | 公开（授权）日 | 2011.07.13 | 申请（专利权）人 | 中国科学院自动化研究所 | 发明（设计）人 | 卢汉清;刘静;张淳杰 | 主分类号 | G06K9/62(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 专利有效期 | 基于提升稀疏约束双线性模型的图像分类方法 至基于提升稀疏约束双线性模型的图像分类方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明提出一种基于提升稀疏约束双线性模型的图像进行分类方法，该方法的图像分类步骤如下：步骤S1：在图像上提取图像的局部特征；步骤S2：从图像上密集的提取多个部件；步骤S3：将各个部件用视觉词的直方图作为部件的特征表示，并将每个部件的特征表示按顺序排列起来，用一个矩阵的形式来表示图像；步骤S4：使用提升稀疏约束双线性模型模拟视觉词到部件、部件到图像类别之间的关系，从而达到对图像分类的目的。为了提高方法的判别力，我们加入了稀疏性的约束，并采用提升的策略来提高方法的鲁棒性。在三个数据库上的实验结果，证实了我们的方法的有效性。 |
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