现有图像分类方法无法抓取形态或定位对象,导致分类精度较低。针对该问题,提出一种新的图像分类方法。利用局部约束将每个描述符映射到其本地坐标系中,以生成最终图像表示,为提高图像分类的效率,设计快速近似局部约束线性编码(LLC)方法,并通过增量训练构建LLC码本。基于Caltech-101,Caltech-256等常用数据集的仿真结果表明,与Best PASCAL方法和Obj.+Contex方法相比,该方法的图像分类准确率较高。
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