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雷、郝；梅，奎志；郑，南宁；董培祥；周宁；范建平

学习基于组的词典，用于区分图像表示。 （英语） Zbl 1326.68229号

模式识别 47，第2期，899-913（2014）.
摘要：在许多计算机视觉任务中，如目标检测和图像分类，字典学习是实现区分图像表示的关键问题。本文提出了一种新的基于组的判别词典学习算法，该算法利用概念（类别）间的视觉相关性来提高基于组的判定词典的重建质量和判别能力。首先构建视觉概念网络，自动确定视觉相似的对象类和图像概念组。对于每一组视觉上相似的对象类和图像概念，学习一个基于组的字典来实现区分性图像表示。我们开发了一种结构学习方法，以利用基于组的判别词典进行分类器训练和图像分类。我们对基于群体的歧视性词典的有效性和辨别力进行了多个流行的视觉基准评估。

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68T45型 机器视觉和场景理解

关键词：

基于组的词典学习；鉴别图像表示；视觉词汇袋；结构学习；图像分类

软件：

PCA-SIFT公司；ImageNet公司；WordNet（文字网）；Vlfeat公司；加州理工大学-256；伦敦银行支持向量机；SIFT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Lei}等人，模式识别47，No.2，899--913（2014；Zbl 1326.68229）
全文： 内政部

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