資料介紹
圖像集分類算法種類較多,但多數(shù)存在運算繁瑣、計算成本高和時效性差的問題。為此,提出一種改進(jìn)的圖像重建與識別算法,利用線性回歸分類和共享最近鄰子空間分類理論進(jìn)行圖像重建和分類,通過將圖像下采樣建立的高維空間重建為子空間,避免計算復(fù)雜度較高的訓(xùn)練過程。利用各個類別的圖像集子空間對測試圖像進(jìn)行回歸模型估計,根據(jù)回歸模型重建測試集中的圖像,基于重建圖像和原始圖像間重建誤差最小化法,采用加權(quán)投票策略對測試集進(jìn)行估計以確定圖像所屬的類別。在UCSD/ Honda cmu、ETH-8和 Youtube數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗,結(jié)果表明,在低分辨率釆樣條件下,與ADNT算法相比,該算法平均分類精度提高3.6%,運算效率提高10倍,其最快響應(yīng)時間縮短至2.8ms。
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