董振宇

作品数：2被引量：15H指数：1
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供职机构：宁波大学信息科学与工程学院更多>>
发文主题：图像分类图像多尺度码本汇聚更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《中国图象图形学报》《计算机研究与发展》更多>>
所获基金：国家科技支撑计划国家自然科学基金更多>>
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融合多尺度码本的全局编码图像分类
《中国图象图形学报》2015年第2期183-192,共10页董振宇 赵杰煜 祝军 
科技部国际科技合作专项(2013DFG12810);国家"十二五"科技支撑计划项目(2012BAF12B11);浙江省国际科技合作专项(2013C24027)
目的词袋模型在图像分类领域中的分类效果主要受限于局部特征的量化误差。针对这一点,提出一种融合多尺度码本的全局编码图像分类方法,有效减少特征量化误差。方法通过使用多尺度特征密集采样,构建多尺度码本,使码本具备一种层次结构,...
关键词：图像分类 特征编码 多尺度码本 全局编码 
融合显著信息的层次特征学习图像分类被引量：15
《计算机研究与发展》2014年第9期1919-1928,共10页祝军 赵杰煜 董振宇 
国家自然科学基金项目(61175026);科技部国际科技合作专项(2013DFG12810);国家"十二五"科技支撑计划基金项目(2012BAF12B11);浙江省国际科技合作专项(2013C24027)
高效的图像特征表示是计算机视觉的基础.基于图像的视觉显著性机制及深度学习模型的思想,提出一种融合图像显著性的层次稀疏特征表示用于图像分类.这种层次特征学习每一层都由3个部分组成:稀疏编码、显著性最大值汇聚(saliency max pool...
关键词：特征学习 层次稀疏表示 图像显著性 图像分类 显著性最大值汇聚 
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