基于局部抑制线性编码的图像快速识别方法  

Fast Image Recognition Method Based on Locality-constrained Linear Coding

作　　者：陈光喜[1] 龚震霆 温佩芝[1] 任夏荔 

机构地区：[1]桂林电子科技大学计算机科学与工程学院广西高校图像图形智能处理重点实验室,桂林541004

出　　处：《计算机科学》2016年第5期308-312,F0003,共6页Computer Science

基　　金：广西高校科研资助项目(2013YB086);广西自然基金(2013GXNSFAA019330);国家自然科学基金(61363030);广西高校图像图形智能处理重点实验室开放基金资助

摘　　要：传统的图像识别方法如ScSPM、LLC都是在SIFT的基础上提取特征,忽略了人工特征的局限性,且单张图像识别耗时略长。考虑到这些不足,提出了一种基于局部抑制线性编码的图像快速识别方法。该方法首先直接利用局部抑制线性编码提取图像局部特征描述子;然后用线性空间金字塔匹配(LSPM)对特征描述子进行计算;最后将计算结果输入到线性支持向量机(LSVM)中进行训练和测试。在3个常用的图像数据集上的实验结果表明,该方法在类别不多的情况下具有很好的识别准确率,同时大大减少了单张图像识别耗时,从而验证了该方法在图像识别上的有效性。The traditional image recognition methods,such as ScSPM and LLC,are based on the SIFT feature,ignoring the limitations of artificial features,and the single image recognition time-consuming takes slightly longer.Considering these deficiencies,this paper proposed a fast recognition method for image based on locality-constrained linear coding.The method first directly uses locality-constrained linear coding to extract local features＇ descriptors of image,then uses the linear spatial pyramid matching（LSPM）to calculate feature descriptors,and inputs the results into the linear support vector machine（LSVM）for training and testing.The experimental results for three usual image data sets show that the method has good recognition accuracy,and at the same time greatly reduces the signal image recognition time-consuming,which verifies the effectiveness of this method in the image recognition.

关 键 词：局部抑制线性编码 线性空间金字塔匹配 线性支持向量机 单张图像识别耗时 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]