图像语义分析的多示例学习算法综述

多示例学习(MIL)作为第4种机器学习框架,已在图像语义分析中得到了广泛应用.首先介绍MIL的起源、特点、相关概念和数据集;然后以图像语义分析为应用背景,对相关MIL算法进行详细综述,按照算法采用的学习机制对其进行分类,并重点分析了各类算法提出的思路和主要特点;最后,对MIL未来的研究方向作了探讨.     

基于Boosting算法集成遗传模糊分类器的文本分类

提出一种新颖的基于Boosting模糊分类的文本分类方法。首先采用潜在语义索引(LSI)对文本特征进行选择;然后提出Boosting算法集成模糊分类器学习,在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类的样本。实验结果表明,该文本分类算法具有良好分类的性能。     

基于稀疏表示的多示例图像分类

为了有效地解决多示例图像分类问题,基于稀疏表示提出了一种新的多示例图像分类方法.该方法将图像看作多示例包,图像中的区域作为包中示例,利用示例嵌入策略计算包特征;然后将待分类图像包特征表示为训练图像包特征集上的稀疏线性组合,利用Z1优化方法求得稀疏解;最后根据稀疏系数提出一个为待分类图像预测标记的方法.在Corel数据集上的实验结果表明,与其他方法相比,所提方法具有更高的分类精度.     

局部特征与多示例学习结合的超声图像分类方法

利用全局特征对超声图像进行描述具有一定的局限性,而且对图像进行手工标注的成本过高, 为解决上述问题,本文提出了一种利用局部特征描述超声图像,并结合多示例学习对超声图像进行分类的新方法. 粗略定位图像中的感兴趣区域 (Region of interest, ROI),并提取局部特征,将感兴趣区域看作由局部特征构成的示例包, 采用自组织映射(Self-organizing map, SOM)的方法对示例特征进行矢量量化,采用Bag of words方法将示例特征映射到示例包空间,进而采用传统的支持向量机对示例包进行分类.本文提出的方法在临床超声图像上进行了实验,实验结果表明,该方法具有良好的泛化能力和较高的准确性.     

一种用于图像分类的多视觉短语学习方法

针对词袋图像表示模型的语义区分性和描述能力有限的问题,以及由于传统的基于词袋模型的分类方法性能容易受到图像中背景、遮挡等因素影响的问题,本文提出了一种用于图像分类的多视觉短语学习方法.通过构建具有语义区分性和空间相关性的视觉短语取代视觉单词,以改善图像的词袋模型表示的准确性.在此基础上,结合多示例学习思想,提出一种多视觉短语学习方法,使最终的分类模型能反映图像类别的区域特性.在一些标准测试集合如Calrech-101[1]和Scene-15[2]上的实验结果验证了本文所提方法的有效性,分类性能分别相对提高了约9％和7％.     

结合模糊聚类的多示例集成算法

针对许多多示例算法都对正包中的示例情况做出假设的问题,提出了结合模糊聚类的多示例集成算法(ISFC).结合模糊聚类和多示例学习中负包的特点,提出了"正得分"的概念,用于衡量示例标签为正的可能性,降低了多示例学习中示例标签的歧义性;考虑到多示例学习中将负示例分类错误的代价更大,设计了一种包的代表示例选择策略,选出的代表示...     

基于模糊支持向量机的图像分类方法

电子技术和成像技术的发展导致数字图像迅速增长,依靠先进的技术识别和分类海量的图像数据正是当前各行业急需解决的问题.为此提出了一种基于模糊支持向量机的图像分类方法,通过定义模糊隶属度函数弥补了传统支持向量机在多分类问题中的不足,解决了图像分类中的语义模糊问题.使用Internet上的六类自然图像进行测试,实验结果表明,与传统的支持向量机方法相比,分类性能显著提高.     

包空间多示例图像自动分类

为了有效地解决多示例图像自动分类问题,提出一种将多示例图像转化为包空间的单示例描述方法.该方法将图像视为包,图像中的区域视为包中的示例,根据具有相同视觉区域的样本都会聚集成一簇,用聚类算法为每类图像确定其特有的“视觉词汇”,并利用负包示例标注确定的这一信息指导典型“视觉词汇”的选择;然后根据得到的“视觉词汇”构造一个新的空间—包空间,利用基于视觉词汇定义的非线性函数将多个示例描述的图像映射到包空间的一个点,变为单示例描述;最后利用标准的支持向量机进行监督学习,实现图像自动分类.在Corel图像库的图像数据集上进行对比实验,实验结果表明该算法具有良好的图像分类性能.     

基于模糊KNN的刑侦图像场景分类

针对刑侦图像数量大、质量差、管理难的特点,采用了一种基于模糊分类理论对刑侦视频图像的场景进行分类的方法.首先对监控视频图像的场景进行人工多标记分类,然后对刑侦视频图像提取两种纹理特征(局部二值模式和小波纹理)并进行融合,最后采用模糊K-最近邻(K-nearest neighbor,KNN)分类器实现刑侦图像四种场景(车辆、行人、建筑和街道)的分类并得到监控视频数据库中图像的模糊不确定性.实验结果表明,隶属度充分反映了刑侦图像的内容,同时分类的正确率高达85％,初步达到了对刑侦视频图像自动分类管理的目的.     

模糊支持张量机图像分类算法及其应用

针对在小样本图像分类应用中,以向量空间作为输入的传统分类算法的不足,提出以张量理论为基础,结合模糊支持向量机思想的基于张量图像样本的模糊支持张量机分类器,利用张量表示图像样本,求解最优张量面。通过手写体数字图像样本实验仿真,验证该算法的性能,随后将其应用到羽绒菱节图像识别中进行对比,该算法较传统算法平均高出6.3%以上的识别率。实验证明该算法更适合应用于图像样本分类识别。     

浅层模糊K均值图像分类网络

由于图像数据的冗余性较高,传统的图像分类方法的分类准确率较低,深度学习方法较传统方法提高了图像分类的准确率,但其训练较为复杂。提出了一种浅层模糊K均值图像分类网络,其基本思想是利用模糊K均值聚类求出的聚类中心构造图像特征向量,再利用特征向量训练浅层网络分类器,最后利用训练好的分类器完成图像分类。通过与传统方法的对比,验证了该方法能够较好地完成图像分类任务,并对实验结果进行了分析,为以后的工作奠定了基础。     

一种基于模糊关联分类的遥感图像分类方法

遥感图像分类是遥感领域的研究热点之一.提出了一种基于自适应区间划分的模糊关联遥感图像分类方法(fuzzy associative remote sensing classification,FARSC).算法根据遥感图像分类的特点,利用模糊C均值聚类算法自适应地建立连续型属性模糊区间,使用新的剪枝策略对项集进行筛选从而避免生成无用规则,采用一种新的规则重要性度量方法对多模糊分类规则进行融合,从而有效地提高分类效率和精确度.在UCI数据和遥感图像上所作实验结果表明,算法具有较高的分类精度以及对样本数量变化的不敏感性,对于解决遥感图像分类问题,FARSC算法具有较高的实用性,是一种有效的遥感图像分类方法.     

结合改进LBP和SRC的高光谱图像分类研究

针对传统局部二值模型（local binary pattern,LBP）提取高光谱图像纹理特征信息量庞大的难题,提出一种基于对称旋转不变等价局部二值模型（symmetrical rotation invariant uniform LBP,SRIULBP）的高光谱图像特征提取方法,以缩减特征维度;针对稀疏表示分类（sparse representation classification,SRC）模型中稀疏字典冗余的缺陷,采用近邻思想,提出最近邻稀疏表示（nearest neighbor SRC,NNSRC）分类方法,实现高光谱图像的高效、高准确度分类。数据实验结合表明,SRIULBP能快速提取图像特征,提出的分类方法不仅在分类精度上优于其他稀疏表示分类算法,并且具有更强的时效性与泛化能力。     

结合分水岭分割的合成核SVM高光谱分类

高光谱图像丰富的光谱信息使其在目标检测、地物分类等领域都具有重要应用,分类作为高光谱应用的重要中间步骤引起了广泛 关注。高光谱图像空间信息刻画了光谱像素点与近邻关系,可以较好地弥补单纯使用光谱信息难以解决的同物异谱、同谱异物以及高维小样本等问题。传统预处理方式空间信息的使用是基于固定结构(如方窗)选择空间近邻以计算空间特征辅助分类,但会因窗口大小而影响空间特征质量。为此本文提出了结合分水岭分割的合成核支持向量机(Support vector machine, SVM)高光谱分类,根据分水岭分割图自适应选择优质的空间近邻,然后通过合成核SVM有效地把空间信息融入到原光谱信息分类 中。实验表明,本文方法更好地利用了空间信息,实现在少量样本下高光谱图像的快速高精度分类。     

结合爬山法的模糊C均值彩色图像分割方法

采用传统的模糊C均值聚类(FCM)算法进行彩色图像分割存在聚类数的选取、初始聚类中心的确定、迭代过程中的大计算量及后处理等问题。在对上述问题进行研究的基础上,针对传统FCM聚类分割时初始值选取方法的盲目性和随机性,为了更准确地自动获取待分割图像聚类的初始参数,提出了一种结合爬山法的模糊C均值彩色图像分割方法(HFCM),该方法可根据待分割图像的三维颜色直方图自适应地获取FCM算法的初始聚类中心及聚类数目,同时提出一种最频滤波与区域合并相结合的新的后处理策略,有效消除了小的空间区域。实验表明,相对于传统FCM,该图像分割方法的速度较快,并且分割结果更接近人类分割效果。     

结合双语义数据增强与目标定位的细粒度图像分类

细粒度图像分类旨在对属于同一基础类别的图像进行更细致的子类划分,其较大的类内差异和较小的类间差异使得提取局部关键特征成为关键所在。提出一种结合双语义数据增强与目标定位的细粒度图像分类算法。为充分提取具有区分度的局部关键特征,在训练阶段基于双线性注意力池化和卷积块注意模块构建注意力学习模块和信息增益模块,分别获取目标局部细节信息和目标重要轮廓这2类不同语义层次的数据,以双语义数据增强的方式提高模型准确率。同时,在测试阶段构建目标定位模块,使模型聚焦于分类目标整体,从而进一步提高分类准确率。实验结果表明,该算法在CUB-200-2011、FGVC Aircraft和Stanford Cars数据集中分别达到89.5%、93.6%和94.7%的分类准确率,较基准网络Inception-V3、双线性注意力池化特征聚合方式以及B-CNN、RA-CNN、MA-CNN等算法具有更好的分类性能。     

基于模糊分类的MRF图像恢复方法

运用马尔科夫随机场(MRF)进行图像处理时,对图像平滑区域与边缘区域所采用的处理方法不加区别,会导致大量冗余程序且运行时间过长。针对该问题,提出基于模糊分类的MRF图像恢复方法,根据图像子块内服从不同分布的像素统计特征,对图像子块进行模糊分类,在分类基础上应用MRF进行图像恢复。对退化的二值图像进行恢复实验,结果表明,与MRF方法相比,基于模糊分类的MRF方法能减少程序运行时间,改善去噪效果。     

融合显著信息的LDA极光图像分类

美丽的极光形态各异,不同形态的极光蕴含不同的物理意义,所以研究极光图像的分类具有重要的科学价值.在LDA(latent Dirichlet allocation)模型基础上提出了一种融合显著信息的LDA 方法(LDA with saliencyinformation,简称SI-LDA),利用极光图像的谱残差(spectral residual,简称SR)显著信息生成视觉字典,加强极光图像的语义信息,并将其用于极光图像的特征表示.最后,利用SVM分类器对极光图像进行分类.实验结果表明,所提出的算法获得了良好的分类结果.     

结合动态自适应调制和结构关系学习的细粒度图像分类

由于细粒度图像类间差异小, 类内差异大的特点, 因此细粒度图像分类任务关键在于寻找类别间细微差异. 最近, 基于Vision Transformer的网络大多侧重挖掘图像最显著判别区域特征. 这存在两个问题: 首先, 网络忽略从其他判别区域挖掘分类线索, 容易混淆相似类别; 其次, 忽略了图像的结构关系, 导致提取的类别特征不准确. 为解决上述问题, 本文提出动态自适应调制和结构关系学习两个模块, 通过动态自适应调制模块迫使网络寻找多个判别区域, 再利用结构关系学习模块构建判别区域间结构关系; 最后利用图卷积网络融合语义信息和结构信息得出预测分类结果. 所提出的方法在CUB-200-2011数据集和NA-Birds数据集上测试准确率分别达到92.9%和93.0%, 优于现有最先进网络.