基于随机特征字典的纹理分类方法 - 沈仁明 徐小红 王教余 廖重阳 (计算机应用研究, 2015)
为解决稀疏表示在提取全局纹理特征时受维数限制的问题，提出一种基于随机特征字典的特征提取及分类方法。方法利用稀疏系数中非零系数的分布特点，统计各图像块在稀疏分解过程中字典原子的使用频率，得到能突出纹理在稀疏域类别信息的直方图特征，进而实现分类。为提高分类准确率，通过随机投影将多尺度多方向的小波特征进行融合，并对其训练得到纹理描述能力更强的小波随机特征字典。在分类实验中，其分类准确率达94．79％，并能在噪声、光照条件影响下获得较好的鲁棒性，在分析全局纹理特征方面具有高效、稳定的特点。