[发明专利]一种基于SIFT和稀疏编码的图像识别方法在审
| 申请号： | 201811481734.0 | 申请日： | 2018-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN109685076A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 李俊;李琦铭;兰晓东 | 申请（专利权）人： | 泉州装备制造研究所 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 泉州市文华专利代理有限公司 35205 | 代理人： | 陈雪莹 |
| 地址： | 362000 福建省泉州市台商投*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于SIFT和稀疏编码的图像识别方法，包括：从RGB‑D对象的每个图像上分别提取密集SIFT特征以及像素块特征；根据提取到的密集SIFT特征，采用K‑SVD算法计算SIFT特征字典，并采用匹配追踪MP算法求解SIFT的稀疏编码，得到第一图像特征；采用K‑SVD学习像素块的字典，并利用OMP算法得到像素的稀疏编码，通过最大池化算法得到单元特征，将复数个单元特征连接为块特征，计算基于块特征的稀疏编码，将块特征和对应的稀疏编码链接得到第二图像特征；采用金字塔池化算法链接所有特征，得到融合后的图像特征进行图像识别。采用本发明的图像识别方法，可以提高图像识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 稀疏编码 图像识别 算法 图像特征 单元特征 像素块 池化 链接 字典 准确率 复数 求解 像素 金字塔 匹配 追踪 图像 融合 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于SIFT和稀疏编码的图像识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤10、从RGB‑D对象的每个图像上分别提取密集SIFT特征以及像素块特征；步骤20、根据提取到的密集SIFT特征，采用K‑SVD算法计算SIFT特征字典，并采用匹配追踪MP算法求解SIFT的稀疏编码，得到第一图像特征；步骤30、采用K‑SVD学习像素块的字典，并利用OMP算法得到像素的稀疏编码，通过最大池化算法得到单元特征，将复数个单元特征连接为块特征，计算基于块特征的稀疏编码，将块特征和对应的稀疏编码链接得到第二图像特征；步骤40、采用金字塔池化算法分别应用于第一图像特征和第二图像特征，链接所有特征，得到融合后的图像特征进行图像识别；上述步骤20和步骤30不分先后进行。
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