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針對單層稀疏編碼結(jié)構(gòu)對圖像特征學習能力的局限性問題，提出了一個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性的Laplacian稀疏編碼算法（MLLSC）。對每個圖像平均區(qū)域劃分并進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性，在第一層和第二層分別進行字典學習和稀疏編碼，分別得到圖像塊級、圖像級的稀疏表示，為了去除冗余特征，在進行第二層稀疏編碼之前進行主成分分析（ PCA）降維，最后采用多類線性支持向量機進行分類。在四個標準數(shù)據(jù)集上進行驗證，實驗結(jié)果表明，MLLSC方法具有高效的特征學習能力，能夠捕獲圖像更深層次的特征信息，相對于單層結(jié)構(gòu)算法準確率提高了30/0～13qo，相對于多層稀疏編碼算法準確率提高了1qo~2.3010；并對不同參數(shù)進行了對比分析，充分展現(xiàn)了其在圖像分類中的有效性。
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