[发明专利]基于归一化非负稀疏编码器的图像快速特征表示方法

摘要

本发明基于归一化非负稀疏编码器的图像快速特征表示方法，其实现步骤为：将数据集中图像稠密地提取SIFT特征；随机地选取若干个SIFT特征，以K-均值聚类的方法得到码书；利用得到的码书，按照基于归一化非负稀疏编码编码器的松弛模型，优化求解编码器参数；利用求解得到的编码器，将输入图像的SIFT特征的归一化非负稀疏编码系数计算出来，将编码系数按照空间金字塔最大池化的方式进行整合，所得到的高维的特征向量就是该图像的特征向量；利用得到的图像特征表示，可以进一步用于图像分类/检索等应用当中。本发明的编码方法所得到的编码判别性强，编码过程无需调节参数，编码速度相比较于传统方法大大提升，可以用于图像分类/检索等任务。

主权项

基于归一化非负稀疏编码器的图像快速特征表示方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对待处理的图像数据集中所有图像分别稠密地提取SIFT特征；2)对待处理的图像数据集中所有图像提取完SIFT特征后，随机地选取5万至50万的SIFT特征，求解出待处理的图像数据集的码书；3)建立基于归一化非负稀疏编码编码器的松弛模型；4)利用步骤2)中求解得到的码书，按照步骤3)中建立的基于归一化非负稀疏编码编码器的松弛模型，求解松弛模型的参数，得到基于归一化非负稀疏编码编码器；5)利用求解得到的基于归一化非负稀疏编码编码器，对所有的SIFT特征进行编码；6)对图像数据集中每张图像的编码进行空间金字塔最大池化方法整合，得到每张图像的特征向量。