本发明公开了基于降噪稀疏自动编码器和密度空间采样的图像分类方法。步骤为：构建图像块训练集；构建单隐藏层的降噪稀疏自动编码器，输入图像块训练集，对降噪稀疏自动编码器进行训练；对训练图像数据集和测试图像数据集中的每幅图像进行密度空间采样；使用降噪稀疏自动编码器，对每幅图像经过密度空间采样得到的空间区域提取局部特征集信息；使用两层堆叠的Fisher Vector对特征集信息进行编码，得到每幅图像最终的Fisher向量；利用Fisher向量训练分类器，实现图像分类。本发明能够精确地获取图像信息，提高了图像的分类准确率，可用于大规模图像分类与检索系统的构建。

本发明公开了基于降噪稀疏自动编码器和密度空间采样的图像分类方法。步骤为：构建图像块训练集；构建单隐藏层的降噪稀疏自动编码器，输入图像块训练集，对降噪稀疏自动编码器进行训练；对训练图像数据集和测试图像数据集中的每幅图像进行密度空间采样；使用降噪稀疏自动编码器，对每幅图像经过密度空间采样得到的空间区域提取局部特征集信息；使用两层堆叠的Fisher Vector对特征集信息进行编码，得到每幅图像最终的Fisher向量；利用Fisher向量训练分类器，实现图像分类。本发明能够精确地获取图像信息，提高了图像的分类准确率，可用于大规模图像分类与检索系统的构建。