一類新的非凸稀疏編碼算法及其在場景分類問題的應(yīng)用.pdf

1、近年來，圖像分類技術(shù)對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)即利用計算機網(wǎng)絡(luò)自動的對各種紛繁的圖像進行分類，在科研、商業(yè)以及日常生活中都具有十分廣闊的應(yīng)用價值。生理學(xué)家的研究發(fā)現(xiàn)，人類的視覺系統(tǒng)中對于信號的處理是一種對視覺信息的層級的抽象稀疏的過程，其中涉及一個很重要的過程—稀疏編碼。通過對人類視覺神經(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)有著越來越重要的影響。本文研究學(xué)習(xí)了一個經(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，并在圖像分類問題中有著較為顯著的優(yōu)勢。
　　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的特點，本文在此模型基礎(chǔ)上加入了一種非負(fù)的約束，采用了一種改進的基于稀疏編碼的圖像分類算法來求解這種改進的模型。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，