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摘要
传统稀疏编码模型特征选择能力较弱,稀疏系数向量中负系数的存在导致维数偏高、信息冗余,不利于目标识别。针对这个问题,提出了一种基于自适应弹性网络的稀疏编码模型。该模型首先利用融合尺度空间的AGAST检测子提取特征点,经过FREAK算子描述,采用能够自适应选择强相关性特征的自适应弹性网络回归模型求解稀疏系数向量,最后通过分类器实现对目标的分类识别。实验结果表明,特征检测算法对于图像中尺度、视角、光照和旋转等变换具有更强的鲁棒性,在自适应弹性网络的约束下,模型具有较好的识别性能。
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单位中国人民解放军陆军工程大学
