一种图像分类中通用的判别性稀疏编码字典学习方法

摘要

本发明公开了一种通用的判别性稀疏编码字典学习方法,该方法包括四个步骤：（1）从图像中抽取SIFT、HOG等局部特征；（2）设计一种图像分类中通用的判别性“字典”学习方法；（3）在求得字典的基础上，利用BP（Basis Pursuit），BPDN‑homotopy，等算法求解稀疏表示系数；（4）利用稀疏编码系数对局部特征进行量化。本发明用于图像分类的判别性表达，不仅独立于分类器学习，且对各种稀疏编码字典学习算法具有普适性。