Image Object Recognition via Deep Feature-Based Adaptive Joint Sparse Representation
المؤلفون المشاركون
Wei, Wang
Can, Tang
Xin, Wang
Yanhong, Luo
Yongle, Hu
Ji, Li
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
An image object recognition approach based on deep features and adaptive weighted joint sparse representation (D-AJSR) is proposed in this paper.
D-AJSR is a data-lightweight classification framework, which can classify and recognize objects well with few training samples.
In D-AJSR, the convolutional neural network (CNN) is used to extract the deep features of the training samples and test samples.
Then, we use the adaptive weighted joint sparse representation to identify the objects, in which the eigenvectors are reconstructed by calculating the contribution weights of each eigenvector.
Aiming at the high-dimensional problem of deep features, we use the principal component analysis (PCA) method to reduce the dimensions.
Lastly, combined with the joint sparse model, the public features and private features of images are extracted from the training sample feature set so as to construct the joint feature dictionary.
Based on the joint feature dictionary, sparse representation-based classifier (SRC) is used to recognize the objects.
Experiments on face images and remote sensing images show that D-AJSR is superior to the traditional SRC method and some other advanced methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wei, Wang& Can, Tang& Xin, Wang& Yanhong, Luo& Yongle, Hu& Ji, Li. 2019. Image Object Recognition via Deep Feature-Based Adaptive Joint Sparse Representation. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129608
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wei, Wang…[et al.]. Image Object Recognition via Deep Feature-Based Adaptive Joint Sparse Representation. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2019 (2019), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129608
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wei, Wang& Can, Tang& Xin, Wang& Yanhong, Luo& Yongle, Hu& Ji, Li. Image Object Recognition via Deep Feature-Based Adaptive Joint Sparse Representation. Computational Intelligence and Neuroscience. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129608
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1129608
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر