Under det senaste årtiondet har SIFT-deskriptor setts som en av de mest robusta lokala invarianta deskriptorerna och används allmänt i olika visionsuppgifter. De flesta traditionella bildklassificeringssystem beror på de grå-baserade SIFT-deskriptorerna, som bara analyserar de grå nivåvariationerna av bilderna. Missklassificering kan hända eftersom deras färginnehåll ignoreras. I den här artikeln fokuserar vi på att förbättra prestandan hos befintliga algoritmer för bildklassificering genom att lägga till färginformation. För att uppnå detta ändamål införs och genomförs olika typer av färgade SIFT-deskriptorer. Lokalitetskonstruerad linjär kodning (LLC), en toppmodern kodningsteknik för sparse, används för att konstruera bildklassificeringssystemet för utvärderingen. Dessutom föreslår vi en enkel'2 - norm legaliserade lokala avstånd för att förbättra den traditionella LLC metoden. De verkliga experimenten utförs på flera riktmärken. Med förbättringarna till färg SIFT och'2 - norm legalisering, det föreslagna bildklassificeringssystemet får cirka 2 % förbättring av klassificeringsnoggrannheten på Caltech-101 datasetet och cirka 5 % förbättring av klassificeringsnoggrannheten på Caltech-256 datasetet.
En av de mest framstående applikationerna är CSIFT REF.
CSIFT based locality-constrained linear coding for image classification
{'venue': 'Pattern Analysis and Applications', 'journal': 'Pattern Analysis and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}