Spatial locality-aware sparse coding and dictionary learning
Nonlinear encoding of SIFT features has recently shown good promise in image classification. This scheme is able to reduce the training complexity of the traditional bag-of-feature approaches while achieving better performance. As a result, it is suitable for large-scale image classification applica...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Wang, Jiang, Yuan, Junsong, Chen, Zhuoyuan, Wu, Ying |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2014
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/106281 http://hdl.handle.net/10220/24002 http://jmlr.org/proceedings/papers/v25/wang12a/wang12a.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Towards scalable summarization of consumer videos via sparse dictionary selection
بواسطة: Cong, Yang, وآخرون
منشور في: (2013) -
Image restoration using sparse dictionary
بواسطة: Dai, Shi
منشور في: (2018) -
Image restoration using sparse dictionary
بواسطة: Tai, Ivan Wei Zhong
منشور في: (2019) -
Target localization in multipath propagation environment using dictionary-based sparse representation
بواسطة: Liu, Yuan, وآخرون
منشور في: (2021) -
Dictionary training for sparse representation as generalization of K-means clustering
بواسطة: Sahoo, Sujit Kumar, وآخرون
منشور في: (2013)