检索结果-内蒙古大学图书馆

compact sparse coding for Ground-Based Cloud Classification

IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS 2015年第11期E98D卷 2003-2007页

作者： Liu, Shuang Zhang, Zhong Cao, Xiaozhong Tianjin Normal Univ Coll Elect & Commun Engn Tianjin Peoples R China CMA Meteorol Observat Ctr Beijing Peoples R China

Although sparse coding has emerged as an extremely powerful tool for texture and image classification, it neglects the relationship of coding coefficients from the same class in the training stage, which may cause a decline in the classification performance. In this paper, we propose a novel coding strategy named compact sparse coding for ground-based cloud classification. We add a constraint on coding coefficients into the objective function of traditional sparse coding. In this way, coding coefficients from the same class can be forced to their mean vector, making them more compact and discriminative. Experiments demonstrate that our method achieves better performance than the state-of-the-art methods.

关键词： ground-based cloud classification sparse coding compact sparse coding

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