三角形约束下的词袋模型图像分类方法

视觉词袋模型广泛地应用于图像分类与图像检索等领域.在传统词袋模型中,视觉单词统计方法忽略了视觉词之间的空间信息以及分类对象形状信息,导致图像特征表示区分能力不足.本文提出了一种改进的视觉词袋方法,结合显著区域提取和视觉单词拓扑结构,不仅能够产生更具代表性的视觉单词,而且能够在一定程度上避免复杂背景信息和位置变化带来的干扰.首先,通过对训练图像进行显著区域提取,在得到的显著区域上构建视觉词袋模型.其次,为了更精确的描述图像的特征,抵抗多变的位置和背景信息的影响,该方法采用视觉单词拓扑结构策略和三角剖分方法,融入全局信息和局部信息.通过仿真实验,并与传统的词袋模型及其他模型进行比较,结果表明本文提出的方法获得了更高的分类准确率.     

基于双广义高斯模型和多尺度融合的纹理图像检索方法

纹理因素是描述图像的重要特征之一,为了准确地刻画纹理特征,增强图像的区分能力,该文提出一种基于双树复数小波域统计特征的纹理图像检索方法。首先对图像采用双树复数小波变换得到各子带系数,由于系数存在细微不完全对称分布特性,将其建模为双广义高斯模型。其次,因为各子带系数之间不完全独立也不完全冲突,存在不确定关系,所以采用模糊集合和证据理论(FS-DS)的方法,融合各子带系数特征。最后,对Brodatz和彩色纹理图像库进行仿真实验,并与多种统计建模的方法相比较。结果表明,该方法有效地提高了纹理图像的平均检索率。     

映射结合聚类的视频关键帧提取

目的 视频摘要技术在多媒体数据处理和计算机视觉中都扮演着重要的角色。基于聚类的摘要方法多结合图像全局或局部特征,对视频帧进行集群分类操作,再从各类中获取具有代表性的关键帧。然而这些方法多需要提前确定集群的数目,自适应的方法也不能高效的获取聚类的中心。为此,提出一种基于映射和聚类的图像密度值分析的关键帧选取方法。方法 首先利用各图像间存在的差异,提出将其映射至2维空间对应点的度量方法,再依据点对间的相对位置和邻域密度值进行集群的聚类,提出根据聚类的结果从视频中获取具有代表性的关键帧的提取方法。结果 分别使用提出的度量方法对Olivetti人脸库内图像和使用关键帧提取方法对Open Video库进行测试,本文关键帧提取方法的平均查准率达到66%、查全率达到74%,且F值较其他方法高出11%左右达到了69%。结论 本文提出的图像映射后聚类的方法可有效进行图像类别的识别,并可有效地获取视频中的关键帧,进而构成视频的摘要内容。