一种改进FSC算法在图像识别中的应用

摘要：

针对快速稀疏编码(FSC)算法用于图像特征识别时精度不高、训练速度慢的问题,在FSC算法的基础上考虑特征系数的最大稀疏化和特征基向量的最大表示性两个约束条件,提出一种改进的快速稀疏编码(MFSC)算法.在MFSC算法中,训练特征基向量时引入拉格朗日对偶函数以获得稳健的最佳特征;训练特征稀疏系数时采用特征符号搜索法以缩短训练时间.所用的测试图像选自PolyU掌纹数据库,对MFSC特征采用极端学习机(ELM)分类器进行图像特征识别.进一步与基于稀疏编码(SC)和FSC的掌纹图像识别结果进行对比,实验结果表明所提出的方法用于图像识别时的精度和快速性得到明显提高,具有一定的实用性和重要的理论研究意义.

关键词：快速稀疏编码、拉格朗日对偶函数、极端学习机、特征提取、图像识别

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61373098;国家自然科学基金资助项目61370109

在线出版日期：2018-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：12-16,35