基于图正则化局部特征编码算法的图像分类方法.PDF

第８期 电　　子　　学　　报 Ｖｏｌ．４５　Ｎｏ．８ ２０１７年８月 ＡＣＴＡＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＡＳＩＮＩＣＡ Ａｕｇ．　２０１７ 基于图正则化局部特征编码算法的 图像分类方法 １ ２ ３ １ 杨　赛 ，赵春霞 ，胡　彬 ，陈　峰 （１南通大学电气工程学院，江苏南通２２６０１９；２南京理工大学计算机科学与工程学院，江苏南京２１００９４； ３南通大学计算机科学与技术学院，江苏南通２２６０１９） 　　摘　要：　为了解决经典局部特征编码方法会产生相似局部特征之间编码系数不一致的问题，本文提出一种图正 则化局部特征编码算法．该算法在对初始编码矢量所定义的能量化函数中引入正则化项，保证空间上相邻外观上相似 的局部特征之间的编码矢量尽可能一致．ＭＳＲｃｖ２、Ｃａｌｔｅｃｈ１０１、Ｓｃｅｎｅ１５以及Ｉｎｄｏｏｒ６７四个公开数据集上的实验结果 表明本文方法能够提高硬分配、软分配、稀疏编码、局部约束线性编码以及局部软分配五种经典编码方法的性能，并且 基于本文编码算法的图像分类方法在上述四个公开数据集上的平均分类正确率分别达到了９１１３％、７６０２％、 ８３７６％、４４７８％． 关键词：　词袋模型；编码算法；图模型；图像分类 中图分类号：　ＴＰ３９１４　　　文献标识码：　Ａ　　　文章编号：　０３７２２１１２（２０１７）０８１８８２０６ 电子学报ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｊｏｕｒｎａｌ．ｏｒｇ．ｃｎ　 ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０３７２２１１２．２０１７．０８．０１１ ＡｎＩｍａｇｅＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＵｓｉｎｇ ＧｒａｐｈｉｃａｌｌｙＲｅｇｕｌａｒｉｚｅｄＣｏｄｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ １ ２ ３ １ ＹＡＮＧＳａｉ，ＺＨＡＯＣｈｕｎｘｉａ，ＨＵＢｉｎ，ＣＨＥＮＦｅｎｇ （１ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｔｏｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ２２６０１９，Ｃｈｉｎａ； ２ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ２１００９４，Ｃｈｉｎａ； ３ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮａｎｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｔｏｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ２２６０１９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：　Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｃｕｒｒｅｎｔｃｏｄｉｎｇｓｃｈｅｍｅｓｌｏｓｔｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｓｉｍｉｌａｒｌｏｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎｅｗｇｒａｐｈｉｃａｌｌｙｒｅｇｕｌａｒｉｚｅｄｃｏｄｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｕｓｅｄａｎｙｃｕｒｒｅｎｔｃｏｄｉｎｇｓｃｈｅｍｅｔｏｇｅｔｔｈｅｉｎｉｔｉａｌ ｃｏｄｉｎｇｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ，ａｎｄｕｔｉｌｉｚｅｄａｒｅｇｕｌａｒｉｚｅｄｔｅｒｍｔｏｐｒｅｓｅｒｖｅｌｏｃａｌｉｔｙｃｏｎｓｔｒａｉｎｓｂｏｔｈｉｎｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｐａｃｅａｎｄｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｏ ｍａｉｎｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｎｐｏｐｕｌａｒｂｅｎｃｈｍａｒｋｄａｔａｓｅｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｏｕｒｍｅｔｈｏｄｉｍｐ