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基于FISHER多级字典学习的图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于FISHER多级字典学习的图像分类方法,包括步骤:构建一个图像分类系统,导入样本图像,利用超完备字典上的稀疏表示矩阵对每个样本图像进行初步的适当分类;将上述经过超完备字典分类的图像基于FISHER多级字典进行不同层级上的学习,获得每个类别图像的具体信息和共同信息;使用FISHER判别准则的判别式对不同层级上字典的区分能力进行增强,形成最佳的图像分类判别标准;本发明提供的基于FISHER多级字典学习的图像分类方法可以更好地捕捉各种图像相较于其他图像最具有区别性的特征,以及各图像自身具备的最独特的特性,提升了分辨效率和准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN108229505B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN201810112205.7

  • 发明设计人 朱松豪;雎学文;荆晓远;冷婷;

    申请日2018-02-05

  • 分类号G06V10/50(20220101);G06V10/772(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/764(20220101);G06K9/62(20220101);

  • 代理机构32243 南京正联知识产权代理有限公司;

  • 代理人王素琴

  • 地址 210023 江苏省南京市亚东新城区文苑路9号

  • 入库时间 2022-08-23 13:08:24

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