计算机辅助设计与图形学学报

作者：汤红忠, 王翔, 郭雪峰, 刘婷

关键词：非相干字典学习, 紧框架, 稀疏表示, 组织病理图像分类

针对乳腺病理图像分类,提出一种非相干字典学习及其稀疏表示算法.首先针对不同类别的图像,基于在线字典学习算法分别学习各类特定的子字典;其次利用紧框架建立一种非相干字典学习模型,通过交替投影优化字典的相干性、秩与紧框架性,从而有效地约束字典的格拉姆矩阵与参考格拉姆矩阵的距离,获得判别性更强的非相干字典;最后采用子空间旋转方法优化非相干字典的稀疏表示性能.利用乳腺癌数据集BreaKHis进行实验的结果证明,该算法所学习的非相干字典能平衡字典的判别性与稀疏表示性能,在良性肿瘤与恶性肿瘤图像分类上获得了86.0%的分类精度;在良性肿瘤图像中的腺病与纤维腺瘤的分类上获得92.5%的分类精度.

来源：2019年第8期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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