基于稀疏编码和多核学习的图像分类算法 (2012年)

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文件名称：基于稀疏编码和多核学习的图像分类算法 (2012年)
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更新时间：2021-05-13 03:33:10
自然科学 论文 提出了一种基于稀疏编码和多核学习的图像分类算法．首先从图像中提取Dcnse-SIFT(Dense Scale-Invariant Feature Transform)和Dense-SURF(Densc Speedcd UD Robust Fcature)2种特征，使用稀疏编码对特征点进行处理，得到一系列高维向量，然后对这些高维向量应用max pooling算法，将图像表示成单个向量．最后，使用改进的多核学习方法对这些向量进行分类，对于不同的特征，使用不同核的组合以达到最好的分类效果．实验结果表明，该算法作