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設(shè)計(jì)圖像塊特征表示是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域內(nèi)的基本研究內(nèi)容，優(yōu)秀的圖像塊特征表示能夠有效地提高圖像分類、對象識別等相關(guān)算法的性能．SIFT（ scale-invariant fe ature transfo rm）和HOG（histogram of oriented gradient）是人為設(shè)計(jì)圖像塊特征表示的優(yōu)秀代表，然而，人為設(shè)計(jì)圖像塊特征間的差異往往不能足夠理想地反映圖像塊間的相似性．核描述子（kernel descriptor，簡稱KD）方法提供了一種新的方式生成圖像塊特征，在圖像塊間匹配核函數(shù)基礎(chǔ)上，應(yīng)用核主成分分析（kernel principal component analysis，簡稱KPCA）方法進(jìn)行特征表示，且在圖像分類應(yīng)用上獲得不錯的性能．但是，該方法需要利用所有聯(lián)合基向量去生成核描述子特征，導(dǎo)致算法時間復(fù)雜度較高．為了解決這個問題，提出了一種算法生成圖像塊特征表示，稱為有效圖像塊描述子（efficient patch-level descriptor，簡稱EPLd）．算法建立在不完整Cholesky分解基礎(chǔ)上，自動選擇少量的標(biāo)志性圖像塊以提高算法效率，且利用MMD（maximum mean discrepancy）距離計(jì)算圖像間的相似性．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在圖像／場景分類應(yīng)用中獲得了優(yōu)秀的性能．
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