图像分类中基于分类矢量量化的视觉词袋模型

特征表示是图像识别和分类的基础，视觉词袋是一种图像的特征表示方法。分析现有视觉词典构建方法的不足，提出一种新的视觉词典构建方法。首先利用梯度方差把特征矢量分为光滑类和边缘类，然后分别针对不同类别的特征矢量进行视觉词典的构建，最后根据两类视觉词典生成视觉词袋。图像分类实验表明，提出的新方法能提高分类准确率。     

图像场景分类中视觉词包模型方法综述

目的关于图像场景分类中视觉词包模型方法的综述性文章在国内外杂志上还少有报导,为了使国内外同行对图像场景分类中的视觉词包模型方法有一个较为全面的了解,对这些研究工作进行了系统总结。方法在参考国内外大量文献的基础上,对现有图像场景分类(主要指针对单一图像场景的分类)中出现的各种视觉词包模型方法从低层特征的选择与局部图像块特征的生成、视觉词典的构建、视觉词包特征的直方图表示、视觉单词优化等多方面加以总结和比较。结果回顾了视觉词包模型的发展历程,对目前存在的多种视觉词包模型进行了归纳,比较常见方法各自的优缺点,总结了视觉词包模型性能评价方法,并对目前常用的标准场景库进行汇总,同时给出了各自所达到的最高精度。结论图像场景分类中视觉词包模型方法的研究作为计算机视觉领域方兴未艾的热点研究领域,在国内外研究中取得了不少进展,在计算机视觉领域的研究也不再局限于直接应用模型描述图像内容,而是更多地考虑图像与文本的差异。虽然视觉词包模型在图像场景分类的应用中还存在很多亟需解决的问题,但是这丝毫不能掩盖其研究的重要意义。     

一种基于优化“词袋”模型的物体识别方法*

针对传统基于“词袋”模型物体识别现有方法的不足,对现特征表达、视觉词典和图像表示方法进行优化,以提高物体识别正确率。采用HUE直方图与SIFT特征描述符分别描述兴趣点周围的颜色和形状特征,实现“词袋”模型下两种特征的特征级和图像级融合,引入K-means++聚类算法生成视觉词典,并利用软权重思想将特征向量映射到视觉单词形成图像直方图。实验结果表明,所述方法会产生较高的物体识别正确率,且识别结果不受两种特征融合权重的影响。     

时空上下文编码的视频拷贝检测

基于内容的视频拷贝检测,目前最流行的方法是基于词袋模型的关键帧内容匹配方法。由于在空间上丢失了视觉词汇的上下文信息,而在时域中,同样丢失了关键帧时域上下文信息,此类方法的精度受到限制。针对这一问题,通过使用一个上下文模型用于计算视频关键帧的空间上下文信息和时域上下文信息,同时将时空上下文信息量化成二进制编码,并通过海明距离实现快速的时空上下文验证。在TREVID—2009视频集上的实验验证了该算法具有较高的效率与准确性。     

用于视觉词语生成的概率预测器

视觉词语的产生是基于字袋模型的图像检索中的重要一环:根据已知的视觉词典,查询图像特征被映射到词典中相应的视觉词语。提出一种新的基于空间相关性的快速视觉词语产生算法。统计视觉词典中任意两个词语在数据库中的共生次数,构建视觉词语共生表。利用共生表,建立一种新的概率预测器来辅助预测已知词语的近邻词语。将预测器与快速近似最近邻查找算法结合,在标准图像检索数据库上进行实验测试,相比较传统的树形搜索算法或哈希算法,新算法在时间效率上获得明显提高。     

基于深度学习的场景识别方法综述

随着深度学习的快速发展,基于深度学习的场景识别方法逐渐取代传统的基于手工特征的场景识别方法,成为未来研究的主要方向。针对基于深度学习的场景识别方法,对基本思想进行了总结,将其大体分为以下四类：深度学习与视觉词袋结合场景识别法、基于显著部分的场景识别法、多层特征融合场景识别法、融合知识表示的场景识别法,分析了各个方法的特点及局限性,并对识别效果进行了比较,最后对未来研究方向进行展望。     

一种多层次抽象语义决策图像分类方法

视觉词包(Bag-of-visual-words, BoVW) 模型是一种有效的图像分类方法. 本文提出一种基于语义抽象的多层次决策(Multiple layer decision, MLD) 方法,通过在BoVW 中引入抽象语义进行多层次扩展,采用语义保留方法生成具有语义的视觉词典,利用自底向上的方式逐层传递语义, 训练上层语义分类器;分类时采用自顶向下方式逐层判断待测样本的类别. 用标准数据集验证方法的分类性能. 结果表明,本文提出的方法与主流分类方法相比具有更好的分类性能.     

基于视觉词汇形状描述的图像表示方法

针对目前图像表示中引入空间位置信息的空间金字塔匹配方法缺乏对图像中视觉物体平移、缩放和旋转的考虑,提出一种基于视觉词汇形状描述模型的图像表示方法。该方法相对于每个视觉单词的几何中心建立空间几何模型,保证平移不变性;给出对数极坐标空间金字塔匹配,对对数极半径做归一化,保证缩放不变性;在空间金字塔划分过程中确定极角的主方向,从而保证旋转不变性。分别在Caltech-101数据集和自建图像数据集上对该方法进行了验证和比较。实验结果表明,该方法提高了分类识别准确率,特别是对于包含明显平移、缩放和旋转变化的图像数据集;该方法的方差较小,说明其鲁棒性更强。