电子学报 ›› 2016, Vol. 44 ›› Issue (3): 580-586.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.03.013

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基于上下文信息和核熵成分分析的目标分类算法

潘泓1,2, 朱亚平3, 夏思宇1,2, 金立左1,2   

  1. 1. 东南大学自动化学院, 江苏南京 210096;
    2. 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室, 江苏南京 210096;
    3. 中国传媒大学信息工程学院, 北京 100024
  • 收稿日期:2014-07-18 修回日期:2014-11-21 出版日期:2016-03-25
    • 通讯作者:
    • 潘泓
    • 作者简介:
    • 朱亚平 女,1977年生于河南.现为中国传媒大学信息工程学院教授.主要研究方向为图像处理和机器学习. E-mail:zhuyaping@cuc.edu.cn;夏思宇 男,1978年生于湖北.现为东南大学自动化学院副教授.主要研究方向为机器学习,模式识别,社交媒体分析等. E-mail:xsy@seu.edu.cn;金立左 男,1972年生于江苏.现为东南大学自动化学院副教授.主要研究方向机器视觉、模式识别、机器学习、信息融合与嵌入式系统. E-mail:jinlizuo@gmail.com
    • 基金资助:
    • 国家自然科学基金 (No.61101165); 江苏省自然科学基金 (No.BK20131296,No.BK20130639); 航空科学基金 (No.20115169016); 国家科技支撑计划课题 (No.2012BAH02B03)

Object Classification Using Context Cue and Kernel Entropy Component Analysis

PAN Hong1,2, ZHU Ya-ping3, XIA Si-yu1,2, JIN Li-zuo1,2   

  1. 1. School of Automation, Southeast University, Nanjing, Jiangsu 210096, China;
    2. Key Laboratory of Measurement and Control of CSE, Ministry of Education, Southeast University, Nanjing, Jiangsu 210096, China;
    3. School of Information Engineering, Communication University of China, Beijing 100024, China
  • Received:2014-07-18 Revised:2014-11-21 Online:2016-03-25 Published:2016-03-25

摘要:

结合图像属性上下文信息和核熵成分分析,构造了一种新颖的基于下上文信息的局部特征描述子——上下文核描述子(Context Kernel Descriptors,CKD).上下文信息的引入提高了CKD特征的鲁棒性,减少了特征误匹配.核熵成分分析从全维CKD特征分量中选出最能代表目标几何结构信息的特征分量,将其投影到这些特征分量张成的子空间上可得到降维CKD特征.在Caltech-101和CIFAR-10的测试结果表明,CKD的分类性能不仅明显优于其它局部特征描述子,还优于多数基于稀疏表示和深度学习等复杂模型的目标分类算法.

关键词: 上下文核描述子, 核熵成分分析, 特征降维, 目标分类

Abstract:

Combining the context cue of image attributes and kernel entropy component analysis (KECA),we proposed a context-based local feature descriptor called context kernel descriptors (CKD).Context cue implied in the CKD improves its robustness,thus reducing false matches during feature correspondence.KECA applied in the feature dimensionality reduction step selects the principal eigenvectors that contribute most to the geometrical structure of input images.Projecting the full-dimensional CKD onto the subspaces spanned by these principal eigenvectors,we derive the final low-dimensional CKD.Evaluation results on Caltech-101 and CIFAR-10 show that the classification performance of the proposed CKD significantly outperforms other local descriptors,and even surpasses most sparse representation-based and deep learning-based sophisticated object classification methods.

Key words: context kernel descriptors, kernel entropy component analysis, feature reduction, object classification

中图分类号: