基于核拉普拉斯稀疏编码的图像分类
来源：大连理工大学学报杂志2015年第2期北京时间：
作者：张立和,潘磊,刘涛,马臣
摘要：使用稀疏编码解决计算机视觉问题可以取得良好的效果．然而，以往的稀疏编码都是在原始特征空间进行.受核方法可以获得特征的高维非线性映射的启发，扩展了拉普拉斯稀疏编码(LSc)，提出了核拉普拉斯稀疏编码(KLSc)，它可以降低特征量化误差，增强稀疏编码的性能．在3个标准数据集上的实验结果表明，所提出的基于KLSc的图像分类算法具有良好的分类效果，分类正确率优于LSc．
关键词：图像分类稀疏编码拉普拉斯稀疏编码核方法空间金字塔匹配(SPM)
基金资助：国家自然科学基金资助项目(61371157).
