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基于SIFT稀疏编码的空间金字塔匹配的图像分类

资 源 简 介

基于SIFT稀疏编码的空间金字塔匹配的图像分类方法。稀疏编码取代传统的矢量量化来提取局部图像块的外观描述特征。运用最大归并函数取代均值归并函数来实现多维空间上的合并转换和尺度不变。实验结果表明基于SC的线性SPM能改善训练的扩展性和测试的速度,甚至提高分类正确率。在图像处理任务中,SIFT特征的稀疏编码可以作为更好的外观描述。最新研究表明,稀疏编码可以用前馈网络来实现极快的加速。以监督模式进行码书学习也可以提高图像分类的正确率。 <

文 件 列 表

ScSPM
README.dat
Results
data
dictionary
image
large_scale_svm
main.m
rand_sampling.m
retr_database_dir.m
sc_approx_pooling.m
sc_pooling.m
sift
sparse_coding

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