場景分類中類別可擴展性研究.pdf

1、場景分類是計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點以及難點,在圖像檢索、視頻檢索、醫(yī)學(xué)應(yīng)用和旅游導(dǎo)航等諸多領(lǐng)域有著重要的意義以及廣闊的應(yīng)用前景。圖像自動分類與圖像檢索將成為未來計算機視覺技術(shù)發(fā)展的重要方向。目前,場景分類的研究還處于不完善的階段,雖然在小型數(shù)據(jù)庫中取得一定的進展,但是由于場景圖像的復(fù)雜性、現(xiàn)實生活圖像的類別多樣性等問題,場景分類技術(shù)在類別擴展性方面仍面臨著許多困難。針對上述情況,本文圍繞圖像場景分類的特征提取,視覺詞典構(gòu)建以及圖像表征展

2、開研究,論文的主要工作以及創(chuàng)新點如下:
　　 1、提出一種自適應(yīng)構(gòu)建碼本的方法以解決類與類之間的差異性。每個類的內(nèi)部復(fù)雜度不一樣,如果用同樣的碼本數(shù)描述不同的類這是不準確的,針對這個問題,提出了一種自適應(yīng)的聚類方法來構(gòu)建各自的碼本數(shù)。這個方法主要是通過自適應(yīng)的聚類方法找出每個類所需的碼本數(shù),并通過實驗驗證該算法能使最終分類結(jié)果的準確率能提高2％。
　　 2、提出一種考慮空間關(guān)系的圖像分類算法以解決類內(nèi)部的差異性?？紤]到現(xiàn)

3、有的圖像分類方法為了計算方便而不考慮圖像的空間關(guān)系,但是圖像的空間關(guān)系是可以解決由圖像的光照以及拍攝尺度不同所造成的場景區(qū)別這個問題的,針對這個情況,提出了一種考慮空間關(guān)系的圖像分類算法,采用hog-pair的計算方法來表示圖像的空間關(guān)系,使得最終的圖像分類結(jié)果得到接近3％的提高。
　　 3、提出分聚分建的圖像分類算法以解決類別擴展性問題。本文提出的模型是針對各類別分別聚類然后建立詞典,每張圖像的表示方法都是分別在每類的詞典上映

4、射的。圖片特征是在各類別碼本字典中獨立建置,故隨類別增加,雖碼本字典相對擴充,但原來己計算的圖片特征不需要重新計算,只需要計算圖片在新類別下的碼本字典對應(yīng)的特征,然后合并起來即可,并通過實驗驗證,所提方法在類別新增加進來時,可以在避免重新計算的前提下,也能保證87％左右的準確率。
　　 總之,本文在總結(jié)現(xiàn)有圖像場景分類方法的基礎(chǔ)上,從特征提取、視覺詞匯構(gòu)建和圖像表征這三個場景分類技術(shù)的核心問題入手,首先提出了自適應(yīng)的碼本構(gòu)建方式