【摘 要】
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针对传统稀疏编码图像分类算法提取单一类型特征,忽略图像的空间结构信息,特征编码时无法充分利用特征拓扑结构信息的问题,提出了基于多尺度特征融合Hessian稀疏编码的图像分类算法(HSC)。首先,对图像进行空间金字塔多尺度划分;其次,在各个子空间层将方向梯度直方图(HOG)和尺度不变特征转换(SIFT)进行有效的融合;然后,为了充分利用特征的拓扑结构信息,在传统稀疏编码目标函数中引入二阶Hessia
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61202292）,广东省自然科学基金资助项目（9151064101000037）.
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针对传统稀疏编码图像分类算法提取单一类型特征,忽略图像的空间结构信息,特征编码时无法充分利用特征拓扑结构信息的问题,提出了基于多尺度特征融合Hessian稀疏编码的图像分类算法(HSC)。首先,对图像进行空间金字塔多尺度划分;其次,在各个子空间层将方向梯度直方图(HOG)和尺度不变特征转换(SIFT)进行有效的融合;然后,为了充分利用特征的拓扑结构信息,在传统稀疏编码目标函数中引入二阶Hessian能量函数作为正则项;最后,利用支持向量机(SVM)进行分类。在Scene15数据集上的实验结果表明,H
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