[發(fā)明專利]基于核函數(shù)與稀疏編碼的高清圖像分類方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310097406.1
• 申請(qǐng)日: 2013-03-25
• 公開（公告）號(hào): CN103177265A
• 公開（公告）日: 2013-06-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周凡;鄧偉財(cái);盛建強(qiáng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中山大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于核函數(shù)與稀疏編碼的高清圖像分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

提取每張高清圖像的視覺特征；

對(duì)視覺特征的歐氏空間進(jìn)行核函數(shù)映射；

根據(jù)變換后的視覺特征生成高清圖像類別的稀疏編碼；

依據(jù)所述的高清圖像類別的稀疏編碼建立圖像非線性分類器，確定所述高清圖像所屬的類別。

2.如權(quán)利要求1所述的基于核函數(shù)與稀疏編碼的高清圖像分類方法，其特征在于，提取每張高清圖像的視覺特征包括：

提取每張圖像的顏色、紋理、形狀、方向梯度直方圖、尺度不變特征轉(zhuǎn)換特征作為其視覺特征X=[X¹,…,X^K]，其中，K為視覺特征的數(shù)量。

3.如權(quán)利要求1所述的涉及數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，其特征在于，所述對(duì)視覺特征的歐氏空間進(jìn)行核函數(shù)映射包括：

對(duì)所述的視覺特征進(jìn)行核函數(shù)映射，將視覺特征的歐氏空間變換成度量空間。

4.如權(quán)利要求1所述的基于核函數(shù)與稀疏編碼的高清圖像分類方法，其特征在于，根據(jù)變換后的視覺特征生成高清圖像類別的稀疏編碼包括：

定義高清圖像相互間的線性表示為

定義高清圖像的重構(gòu)誤差為

根據(jù)重構(gòu)誤差最優(yōu)化和編碼盡量稀疏原則，確定高清圖像類別的稀疏編碼。

5.如權(quán)利要求4所述的基于核函數(shù)與稀疏編碼的高清圖像分類方法，其特征在于，根據(jù)重構(gòu)誤差最優(yōu)化和編碼盡量稀疏原則，確定高清圖像類別的稀疏編碼的步驟包括：

高清圖像的稀疏編碼矩陣R=[rjk],k=1,2,···K;j=1,2,···,J,]]>為第j個(gè)類別的第k個(gè)特征的稀疏編碼，K為所述視覺特征的數(shù)量，J為高清圖像的類別數(shù)，則稀疏編碼矩陣R應(yīng)滿足

其中，為第k個(gè)視覺特征的核函數(shù)映射，為第j個(gè)類別的高清圖像訓(xùn)練樣本集的第k個(gè)視覺特征的特征向量，為第j個(gè)類別的高清圖像的稀疏編碼，μ為平衡參數(shù)，y^k為某個(gè)高清圖像的第k個(gè)視覺特征的特征向量。

6.如權(quán)利要求5所述的基于核函數(shù)與稀疏編碼的高清圖像分類方法，其特征在于，依據(jù)所述的高清圖像類別的稀疏編碼建立圖像非線性分類器，確定所述高清圖像所屬的類別的步驟包括：

確定高清圖像的K個(gè)視覺特征的權(quán)重w^k(k=1,2,…K)；

根據(jù)所述的稀疏編碼矩陣R和視覺特征的權(quán)重向量w^k(k=1,2,…K)，構(gòu)建高清圖像非線性分類器為：

其中，y^k為待分類的高清圖像樣本的第k個(gè)視覺特征的特征向量。

7.如權(quán)利要求6所述的基于核函數(shù)與稀疏編碼的高清圖像分類方法，其特征在于，高清圖像的K個(gè)視覺特征的權(quán)重w^k(k=1,2,…K)應(yīng)滿足：

maxσ,ϵ,w-σ+1NΣi=1Nϵi,]]>

s.t.Σk=1Kwkλi,lik-ϵi≤Σk=1Kwkλi,jk-σ,∀i=1,2,···,N,j=1,2,···,J,j≠li]]>

Σk=1Kwk=1,σ≥0,ϵi≥0,∀i,k]]>

其中，ε為松弛變量，σ為差額參數(shù)，Vval={(vi1,···,viK),li}i=1N,li∈{1,···,J}]]>為高清圖像的驗(yàn)證樣本集，l為相應(yīng)的高清圖像的類別，為第i個(gè)高清圖像樣本的重構(gòu)誤差。