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Group sparse representation for image categorization and semantic video retrieval

Science china(information Sciences) 2011年第10期54卷 2051-2063页

作者： liu yanan 1,2 ,wu fei 2 & zhuang yueting 2 1 school of information,zhejiang university of finance & economics,hangzhou,310018,china 2 College of Computer Science and Technology,zhejiang university,hangzhou,310012,china school of information Zhejiang University of Finance & Economics Hangzhou China College of Computer Science and Technology Zhejiang University Hangzhou China

Multimedia content analysis and management are a promising and challenging *** this paper we develop a novel approach to image representation,which we call group sparse representation (GSR),for image classification and video *** basic idea is to represent a test image as a weighted combination of all the training *** particular,we introduce two sets of weight coefficients,one for each training image and the other for each ***,we formulate our concern as a group nonnegative garrote *** resulting representations are sparse,and they are appropriate for discriminant *** on Caltech101 and PASCAL VOC2008 image dataset and TRECVID2005 video corpus testify that our proposed approach is efficient and effective.

关键词： compressive sensing group sparse representation bag-of-SIFT-words nonnegative garrote l1-minimization apcluster

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