HỌC TỪ ĐIỂN KHÔNG MẠCH LẠC VỚI RÀNG BUỘC CỤC BỘ ĐẠI DIỆN HẠNG THẤP TRONG PHÂN LOẠI HÌNH ẢNH

Tóm tắt

Biểu diễn hạng thấp (LRR) đóng một vai trò quan trọng trong các nhiệm vụ phân loại hình ảnh do khả năng nắm bắt cấu trúc cơ bản và các biến thể trong dữ liệu hình ảnh. Tuy nhiên, các phương pháp học từ điển dựa trên biểu diễn hạng thấp thường gặp khó khăn trong việc tận dụng thông tin phân biệt trong hình ảnh một cách hiệu quả. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đề xuất một phương pháp học từ điển không mạch lạc với ràng buộc cục bộ trong đại diện hạng thấp (LCLRR-IDL) để phân loại hình ảnh. Đầu tiên, chúng tôi giới thiệu cách biểu diễn hạng thấp để xử lý nhiễu trong dữ liệu huấn luyện và kiểm tra. Thứ hai, chúng tôi kết hợp ràng buộc cục bộ để nhận biết cấu trúc đa dạng nội tại của dữ liệu huấn luyện, đảm bảo các mẫu tương tự có cách biểu diễn tương tự nhau. Thứ ba, chúng tôi huấn luyện một từ điển không mạch lạc nhỏ gọn với các ràng buộc cục bộ trong biểu diễn hạng thấp để phân loại hình ảnh. Kết quả thử nghiệm trên cơ sở dữ liệu tiêu chuẩn đã xác nhận tính hiệu quả của phương pháp đề xuất.