模式识别与人工智能
2025年4月4日 星期五   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2014, Vol. 27 Issue (6): 509-516    DOI:
论文与报告 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
一种基于调和随机权网络与曲波变换的图像分类方法*
赵建伟,周正华,曹飞龙
中国计量学院 理学院 数学系 杭州 310018
A Method for Image Classification Based on Polyharmonic Random Weights Networks and Curvelet Transform
ZHAO Jian-Wei, ZHOU Zheng-Hua, CAO Fei-Long
Department of Mathematics, College of Sciences, China Jiliang University, Hangzhou 310018

全文: PDF (537 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 图像分类是图像处理研究中重要且基本的问题之一,而设计有效的特征提取方法和快速高精度的分类器则是图像分类研究的关键.文中以随机权网络算法为基础,结合多项式函数能有效逼近目标函数相对平缓部分的优点,提出调和随机权网络算法,并以此算法作为分类器,结合快速离散曲波变换和局部判别定位法,给出一种图像分类方法.该方法首先利用快速离散曲波变换提取图像特征,然后依据局部判别定位法对所提取的图像特征降维,最后运用所提出的调和随机权网络分类器识别降维的特征,从而有效实现图像分类.实验表明文中方法具有更高的识别率和更快的识别速度.
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
赵建伟
周正华
曹飞龙
关键词 图像分类调和随机权网络快速离散曲波变换局部判别定位法    
Abstract:Image classification is one of the most important and basic problems in image processing, and designing an effective feature extraction method and a fast classifier with a high recognition rate are two key points in image classification. Polyharmonic random weights networks (P-RWNs) are proposed based on the random weights networks (RWNs) and the advantage of polynomial that it can approximate the part with small variation effectively. Based on the proposed P-RWNs, a method for image classification is presented by integrating fast discrete curvelet transform (FDCT) and discriminative locality alignment (DLA). In the proposed method, FDCT is used to extract features from images, then the dimensionalities of these features are reduced by DLA before the features are input to the proposed P-RWNs classifier for recognition. Experimental results show that the proposed image classification method achieves higher recognition rate and recognition speed.
Key wordsImage Classification    Polyharmonic Random Weights Network    Fast Discrete Curvelet Transform    Discriminative Locality Alignment   
收稿日期: 2013-01-07     
ZTFLH: TP 751  
  TP 183  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61101240,61272023)资助
作者简介: 赵建伟,女,1977年生,博士,教授,主要研究方向为智能计算、图像处理等.周正华,男,1977年生,硕士,副教授,主要研究方向为智能计算、图像处理等.曹飞龙(通讯作者),男,1965年生,教授,博士生导师,主要研究方向为智能计算、图像处理等.E-mail:feilongcao@gmail.com.
引用本文:   
赵建伟,周正华,曹飞龙. 一种基于调和随机权网络与曲波变换的图像分类方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2014, 27(6): 509-516. ZHAO Jian-Wei, ZHOU Zheng-Hua, CAO Fei-Long. A Method for Image Classification Based on Polyharmonic Random Weights Networks and Curvelet Transform. , 2014, 27(6): 509-516.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2014/V27/I6/509
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn