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設計圖像塊特征表示是計算機視覺領域內(nèi)的基本研究內(nèi)容，優(yōu)秀的圖像塊特征表示能夠有效地提高圖像分類、對象識別等相關算法的性能．SIFT（ scale-invariant fe ature transfo rm）和HOG（histogram of oriented gradient）是人為設計圖像塊特征表示的優(yōu)秀代表，然而，人為設計圖像塊特征間的差異往往不能足夠理想地反映圖像塊間的相似性．核描述子（kernel descriptor，簡稱KD）方法提供了一種新的方式生成圖像塊特征，在圖像塊間匹配核函數(shù)基礎上，應用核主成分分析（kernel principal component analysis，簡稱KPCA）方法進行特征表示，且在圖像分類應用上獲得不錯的性能．但是，該方法需要利用所有聯(lián)合基向量去生成核描述子特征，導致算法時間復雜度較高．為了解決這個問題，提出了一種算法生成圖像塊特征表示，稱為有效圖像塊描述子（efficient patch-level descriptor，簡稱EPLd）．算法建立在不完整Cholesky分解基礎上，自動選擇少量的標志性圖像塊以提高算法效率，且利用MMD（maximum mean discrepancy）距離計算圖像間的相似性．實驗結果表明，該算法在圖像／場景分類應用中獲得了優(yōu)秀的性能．
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