کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4969932 | 1449988 | 2016 | 18 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Structure-Constrained Low-Rank and Partial Sparse Representation with Sample Selection for image classification
ترجمه فارسی عنوان
ساختار محدود و نامتقارن جزئی با انتخاب نمونه برای طبقه بندی تصویر
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
برنامه نویسی انعطاف پذیر، کم رتبه یادگیری فرهنگ لغت طبقه بندی عکس، فرسایش ساختاری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
In this paper, we propose a novel Structure-Constrained Low-Rank and Partial Sparse Representation algorithm for image classification. First, a Structure-Constrained Low-Rank Dictionary Learning (SCLRDL) algorithm is proposed, which imposes both structure and low-rank restriction on the coefficient matrix. Second, under the assumption that the coefficient of test sample is sparse and correlated with the learned representation of training samples, we propose a Low-Rank and Partial Sparse Representation (LRPSR) algorithm which concatenates training samples and test sample to form a data matrix and finds a low-rank and sparse representation of the data matrix over learned dictionary by low-rank matrix recovery technique. Finally, we design a Sample Selection (SS) procedure to accelerate LRPSR. Experimental results on Caltech 101 and Caltech 256 show that our method outperforms most sparse or low-rank based image classification algorithm proposed recently.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 59, November 2016, Pages 5-13
Journal: Pattern Recognition - Volume 59, November 2016, Pages 5-13
نویسندگان
Yang Liu, Xueming Li, Chenyu Liu, Haixu Liu,