为了提升自然场景图像的识别精度，结合bag-of-visual word模型，提出了一种基于核稀疏表示的图像识别方法。该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。
2021-01-29 11:12:59
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此数据集为自然场景下的特定场景下的汉字数据集，即，不包含自然场景下的手写体、过度扭曲图、以及艺术体，可以参考道路交通路标上的规范字体，数据集解压后，此数据集包含2602类汉字，32万张汉字图片，里面包括黑体白字以及白体黑字，以适应不同的字体，而非清一色的白体黑字或者黑体白字。
2020-03-04 03:13:25
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