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針對(duì)單層稀疏編碼結(jié)構(gòu)對(duì)圖像特征學(xué)習(xí)能力的局限性問(wèn)題，提出了一個(gè)基于圖像塊稀疏表示的深層架構(gòu)，即多層融合局部性和非負(fù)性的Laplacian稀疏編碼算法（MLLSC）。對(duì)每個(gè)圖像平均區(qū)域劃分并進(jìn)行尺度不變特征變換（ SIFT）特征提取，在稀疏編碼階段，在Laplacian稀疏編碼的優(yōu)化函數(shù)中添加局部性和非負(fù)性，在第一層和第二層分別進(jìn)行字典學(xué)習(xí)和稀疏編碼，分別得到圖像塊級(jí)、圖像級(jí)的稀疏表示，為了去除冗余特征，在進(jìn)行第二層稀疏編碼之前進(jìn)行主成分分析（ PCA）降維，最后采用多類線性支持向量機(jī)進(jìn)行分類。在四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MLLSC方法具有高效的特征學(xué)習(xí)能力，能夠捕獲圖像更深層次的特征信息，相對(duì)于單層結(jié)構(gòu)算法準(zhǔn)確率提高了30/0～13qo，相對(duì)于多層稀疏編碼算法準(zhǔn)確率提高了1qo~2.3010；并對(duì)不同參數(shù)進(jìn)行了對(duì)比分析，充分展現(xiàn)了其在圖像分類中的有效性。
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