一种基于约束线性编码的图像分类改进算法

摘要：

针对图像分类中量化编码的问题,提出了一种简单而且高效编码方法,叫做局部约束线性编码(Locality-Constrained Linear Coding)算法；并将其应用在传统空间金字塔模型(Spatial Pyramid Matching)的向量量化(Vector Quantization)中.通过使用局部约束,LLC先将图像描述子映射到它的局部坐标系统,然后再将这些映射后的坐标经过Max-pooling整合成最终的图像表示.传统的基于词袋模型(Bag-of-World)的空间金字塔需要使用非线性分类器才能获得较好的分类效果,而LLC通过使用线性分类器获得了比传统非线性SPM更好的分类效果.

关键词：图像分类、局部约束线性编码、向量量化

所属期刊栏目：13

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目71173248

在线出版日期：2013-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：8329-8332