发明名称 | 基于随机自适应符号稀疏编码的地基云图分类方法 | ||
摘要 | 本发明公开了一种基于随机自适应符号稀疏编码的地基云图分类方法,该方法包括:对于训练样本集合随机提取样本的局部特征;利用自适应符号稀疏编码对这些局部特征组成的集合进行聚类得到码本;对每个样本随机提取的局部特征,计算其与码本对应的稀疏编码系数,得到该样本随机局部特征的稀疏编码系数组成的矩阵;接下来利用最大化抽取操作得到样本的特征表示;计算测试地基云图的特征表示;利用分类器得到测试地基云图的分类结果。本发明通过随机提取地基云图的局部特征来提高地基云图分类的效率,节省时间开销;同时本发明采用自适应符号稀疏编码的方法来获得码本并计算局部特征的稀疏编码系数,从而可以更好地表示云图中信息,提高分类性能。 | ||
申请公布号 | CN103413148A | 申请公布日期 | 2013.11.27 |
申请号 | CN201310389346.0 | 申请日期 | 2013.08.30 |
申请人 | 中国科学院自动化研究所 | 发明人 | 王春恒;刘爽;肖柏华;张重 |
分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 主分类号 | G06K9/62(2006.01)I |
代理机构 | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人 | 宋焰琴 |
主权项 | 一种基于随机自适应符号稀疏编码的地基云图分类方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤1,对于训练地基云图样本集合,随机提取每一训练地基云图样本的多个局部特征;步骤2,利用自适应符号稀疏编码对这些局部特征组成的集合进行聚类得到码本D;步骤3,根据所述步骤2,对于每张训练地基云图样本随机提取得到多个局部特征,计算与每个局部特征和所述码本D对应的稀疏编码系数向量,从而得到每张训练地基云图样本的多个局部特征的稀疏编码系数向量组成的矩阵A′,对所述矩阵A′利用最大化抽取操作计算得到所述训练地基云图样本最终的特征表示;步骤4,对于测试地基云图,按照所述步骤3得到所述测试地基云图的最终特征表示;步骤5,基于所述训练地基云图样本的最终特征表示和所述测试地基云图的最终特征表示,利用分类器对所述测试地基云图进行分类,得到所述测试地基云图的分类结果。 | ||
地址 | 100190 北京市海淀区中关村东路95号 |