[发明专利]一种图像分类方法

摘要

本发明提供一种图像分类方法，保留了SPM框架，在SIFT特征提取技术基础上，结合协方差矩阵特征提取技术和LLC技术，协方差矩阵特征融合了多种特征，这些特征对尺度、旋转和光照变化不敏感。LLC的编码速度快，效率高，为线性分类提供了基础。线性分类器的使用缩短了训练时间。分类精度提高的同时，又增强了系统的鲁棒性。

主权项

一种图像分类方法，其特征在于，包括以步骤：1)训练阶段：对训练样本图像同时提取SIFT特征与协方差矩阵特征；对图像的SIFT特征与图像的协方差矩阵特征分别进行局部约束线性编码LLC得到图像的SIFT特征稀疏编码与图像的协方差矩阵特征稀疏编码；SIFT特征稀疏编码经基于空间金字塔匹配SPM框架的池化处理后得到图像的SIFT特征表示，协方差矩阵特征稀疏编码经池化后得到图像的协方差特征表示；将SIFT特征表示与协方差特征表示进行级联后形成最终的样本图像的特征，将最终的样本图像的特征输入线性分类器训练；2)分类阶段：对待分类的图像同时提取SIFT特征与协方差矩阵特征；对图像的SIFT特征与图像的协方差矩阵特征分别进行局部约束线性编码LLC得到图像的SIFT特征稀疏编码与图像的协方差矩阵特征稀疏编码；SIFT特征稀疏编码经基于SPM框架的池化处理后得到图像的SIFT特征表示，协方差矩阵特征稀疏编码经池化后得到图像的协方差特征表示；将SIFT特征表示与协方差特征表示进行级联后形成最终的图像表示，将最终的图像表示向量输入训练好的线性分类器得到分类结果。