结合Fisher判别分析和稀疏编码的图像场景分类

视觉词典法是当前广泛使用的一种图像表示方法,针对传统视觉词典法存在的表示误差大、空间信息丢失以及判别性弱等问题,提出一种基于Fisher判别稀疏编码的图像场景分类算法.首先利用近邻视觉词汇重构局部特征点,构建局部特征点的非负稀疏局部线性编码,从而有效地利用图像的空间信息;然后在非负稀疏局部线性编码的基础上引入Fisher判别约束准则,构建基于Fisher判别约束的非负稀疏局部线性编码模型,以获得图像的判别稀疏向量表示,增强图像稀疏表示的判别性;最后结合支持向量机(SVM)分类器实现场景分类.实验结果表明,该算法提高了图像稀疏表示的特征分类能力以及分类性能,更有利于场景分类任务.     

哈希编码结合空间金字塔的图像分类

目的 稀疏编码是当前广泛使用的一种图像表示方法,针对稀疏编码及其改进算法计算过程复杂、费时等问题,提出一种哈希编码结合空间金字塔的图像分类算法。方法 首先,提取图像的局部特征点,构成局部特征点描述集。其次,学习自编码哈希函数,将局部特征点表示为二进制哈希编码。然后,在二进制哈希编码的基础上进行K均值聚类生成二进制视觉词典。最后,结合空间金字塔模型,将图像表示为空间金字塔直方图向量,并应用于图像分类。结果 在常用的Caltech-101和Scene-15数据集上进行实验验证,并和目前与稀疏编码相关的算法进行实验对比。与稀疏编码相关的算法相比,本文算法词典学习时间缩短了50%,在线编码速度提高了1.3～12.4倍,分类正确率提高了1%～5%。结论 提出了一种哈希编码结合空间金字塔的图像分类算法,利用哈希编码代替稀疏编码对局部特征点进行编码,并结合空间金字塔模型用于图像分类。实验结果表明,本文算法词典学习时间更短、编码速度更快,适用于在线词典学习和应用。     

基于快速低秩编码与局部约束的图像分类算法

针对快速低秩编码算法存在特征重建误差较大,以及特征间局部约束条件丢失的问题,提出一种强化局部约束的快速低秩编码算法。首先,使用聚类算法对图像中特征进行聚类,得到局部相似特征集合及其对应的聚类中心;其次,在视觉词典中采取K最近邻（KNN）策略查找聚类中心对应的K个视觉单词,并将其组成对应的视觉词典;最后,使用快速低秩编码算法获得局部相似特征集合对应的特征编码。改进算法在Scene-15和Caltech-101图像库上的分类准确率比快速低秩编码算法提高4%到8%,编码效率比稀疏编码算法提高5~6倍。实验结果表明,改进算法使得局部相似特征具有相似编码,从而更加准确地表达图像内容,能有效提高分类准确率及编码效率。     

基于低秩稀疏分解与协作表示的图像分类算法

目前,大部分图像分类算法为了获取较高的性能均需要充分的训练学习过程,然而在实际应用中,往往存在训练样本不足及过拟合等问题。为了避免上述问题出现,在朴素贝叶斯最近邻分类算法的原理框架下,基于非负稀疏编码、低秩稀疏分解以及协作表示提出一种非参数学习的图像分类算法。首先,基于非负稀疏编码和最大值汇聚操作表示图像信息,并构建具有低秩性质的同类训练图像集的局部特征矩阵;其次,采用低秩稀疏分解结合别类标签信息构建两类视觉词典以充分利用同类图像的相关性和差异性;最后基于协作表示表征测试图像并进行分类决策,实验结果验证了所提算法的有效性。     

非负局部Laplacian稀疏编码和上下文信息的图像分类

目的 稀疏编码是图像特征表示的有效方法,但不足之处是编码不稳定,即相似的特征可能会被编码成不同的码字。且在现有的图像分类方法中,图像特征表示和图像分类是相互独立的过程,提取的图像特征并没有有效保留图像特征之间的语义联系。针对这两个问题,提出非负局部Laplacian稀疏编码和上下文信息的图像分类算法。方法 图像特征表示包含两个阶段,第一阶段利用非负局部的Laplacian稀疏编码方法对局部特征进行编码,并通过最大值融合得到原始的图像表示,从而有效改善编码的不稳定性;第二阶段在所有图像特征表示中随机选择部分图像生成基于上下文信息的联合空间,并通过分类器将图像映射到这些空间中,将映射后的特征表示作为最终的图像表示,使得图像特征之间的上下文信息更多地被保留。结果 在4个公共的图像数据集Corel-10、Scene-15、Caltech-101以及Caltech-256上进行仿真实验,并和目前与稀疏编码相关的算法进行实验对比,分类准确率提高了约3%~18%。结论 本文提出的非负局部Laplacian稀疏编码和上下文信息的图像分类算法,改善了编码的不稳定性并保留了特征之间的相互依赖性。实验结果表明,该算法与现有算法相比的分类效果更好。另外,该方法也适用于图像分割、标注以及检索等计算机视觉领域的应用。     

基于分层特征融合的行人分类

针对复杂环境中的行人检测问题,提出了一种有效的基于分层稀疏编码的图像表示方法。首先通过两层稀疏编码模型结合基于K-SVD的深度学习算法来获得图像的稀疏表示,对图像块及同一区域的高阶依赖关系进行了建模,形成一个有效的无监督特征学习方法;然后将得到的稀疏表示与SIFT描述符的稀疏表示进行特征融合,得到了更加全面、更加可判别的图像表示;最后结合SVM分类器应用于行人分类任务。实验结果表明,该行人分类方法对比同类方法在性能上有明显改善。     

基于全卷积网络和自编码的高光谱图像分类

针对高光谱图像空间信息利用不足、标记样本数量较少的问题,提出一种基于全卷积网络和堆栈稀疏自编码的高光谱图像分类算法.基于迁移学习的思想,利用预训练好的全卷积网络FCN-8s,挖掘图像潜在的多尺度几何结构特征;选取其特征的像素邻域信息,采用拼接融合的方法与原光谱信息进行融合;利用堆栈稀疏自编码网络完成最终的多尺度空谱特征...     

基于平均区域划分的Laplacian稀疏编码的图像分类

针对稀疏编码方法中编码过程不稳定和金字塔匹配的划分方法无法使得融合后的特征很稀疏这两个问题,提出基于平均区域划分的Laplacian稀疏编码LSCARD(Laplacian sparse coding based on average region division)的图像分类方法。首先,对原始图像进行局部不变特征转化(SIFT)特征提取;然后,在稀疏编码方法中加入Laplacian正则化对局部特征进行编码,使相似的特征具有相似的码字;再利用平均区域划分以及最大值融合将编码后的特征向量进行融合;最后,采用多类SVM分类器对图像进行分类。在几个标准图像数据集上的实验结果表明,LSCARD算法具有更高的分类精度。     

基于多尺度特征融合Hessian稀疏编码的图像分类算法

针对传统稀疏编码图像分类算法提取单一类型特征,忽略图像的空间结构信息,特征编码时无法充分利用特征拓扑结构信息的问题,提出了基于多尺度特征融合Hessian稀疏编码的图像分类算法（HSC）。首先,对图像进行空间金字塔多尺度划分;其次,在各个子空间层将方向梯度直方图（HOG）和尺度不变特征转换（SIFT）进行有效的融合;然后,为了充分利用特征的拓扑结构信息,在传统稀疏编码目标函数中引入二阶Hessian能量函数作为正则项;最后,利用支持向量机（SVM）进行分类。在Scene15数据集上的实验结果表明,HSC的准确率比局部约束线性编码（LLC）高了3~5个百分点,比支持区别性字典学习（SDDL）等对比方法高了1~3个百分点;在Caltech101数据集上的耗时实验结果表明,HSC的用时比多核学习稀疏编码（MKLSC）少40%左右。所提HSC可以有效提高图像分类准确率,算法的效率也优于对比算法。     

自适应稀疏编码融合的非刚性三维模型分类算法

针对传统的三维模型单一特征识别精度低问题,提出一种自适应稀疏编码融合的非刚性三维模型分类算法.首先提取模型的平均测地线特征、热核特征、形状直径函数特征,以构造互补的多特征形状描述;其次利用特征袋模型构造AGD-BoF, HKS-BoF, SDF-BoF特征向量,通过随机样本建立特征权值矩阵;最后利用特征权值矩阵与稀疏优化编码自适应融合,并采用Softmax分类算法实现非刚性模型的有效分类.通过在非刚性数据集SHREC10与SHREC11上的综合实验表明,自适应稀疏编码融合的分类算法具有更高的识别准确率及较强的鲁棒性.     

基于多核学习的多特征融合图像分类研究

图像分类任务是计算机视觉中的一个重要研究方向。组合多种特征在一定程度上能够使得图像分类准确度得到提高。然而,如何组合多种图像特征是一个悬而未决的难题。提出了一种基于多类多核学习的多特征融合算法,并应用到图像分类任务。算法在有效地利用多核学习自动选取对当前任务有价值特征的优势的同时,避免了在多核学习中将多类问题分解为多个二分问题。在图像特征表示方面,使用字典自学习方法。实验结果表明,提出的算法能够有效地提高图像分类的准确度。     

基于Gabor特征和支持向量引导字典学习的人脸识别

稀疏编码中的字典学习在稀疏表示的图像识别中扮演着重要的作用。由于Gabor特征对表情、光照和姿态等变化具有一定的鲁棒性,提出一种基于Gabor特征和支持向量引导字典学习（GSVGDL）的稀疏表示人脸识别算法。先提取图像的Gabor特征,然后用增广Gabor特征矩阵来构造初始字典。字典学习模型中综合了重构误差项、判别项和正则化项,判别项公式化定义为所有编码向量对平方距离的加权总和;通过字典学习同时得到字典原子与类别标签相对应的结构化字典和线性分类器。该字典学习方法能够自适应地为不同的编码向量对分配不同的权值,提高了字典的判别性能。实验结果表明该方法具有很好的识别精度和较高的识别效率。     

层次聚类结合空间金字塔的图像分类

在图像分类中,视觉词典的质量直接影响着图像分类的结果,随着用户的要求提高,K-means聚类算法所构建的视觉词典已无法满足用户对图像分类的需求,为了得到高效的视觉词汇码本,针对构建视觉词典的算法进行研究,通过K-means算法和层次聚类算法的结合来达到这一目的。混合聚类算法采用K-means算法对数据样本进行初步聚类,得到一个粗略的划分;引入信息熵的属性加权,利用信息熵度量某个属性的关键性,信息熵越大的属性对聚类结果的影响越小,计算加权后的类间欧式距离,将距离相近的两个类进行合并;在空间金字塔模型框架中,将改进的混合聚类方法应用到视觉词典的构建中。实验结果表明,结合信息熵的层次聚类算法能有效提高空间金字塔模型的分类准确率。     

基于特征互补率矩阵的图像分类方法

在基于内容的图像检索和分类系统中,图像的底层特征和高层语义之间存在着语义鸿沟,有效减小语义鸿沟是一个需要广泛研究的问题。为此,提出一种基于特征互补率矩阵的图像分类方法,该方法通过计算视觉特征互补率矩阵进而指导融合特征集的选择,利用测度学习算法得到一个合适的距离测度以反映图像高层语义的相似度。实验结果表明,该方法能有效提高图像分类精度。     

基于多线索特征融合的图像分类方法

针对图像本身存在噪声和冗余信息而导致分类准确率不高的问题进行了研究，提出一种基于多线索特征融合图像分类算法。通过改进全局显著性和稀有性度量方法得到显著图像；分别在原图像、压缩图像和显著图像上提取方向梯度直方图（Histogram of?Oriented Gradient，HOG）特征；将提取到的特征向量融合；采用基于欧氏距离的二叉树支持向量机（Distance Binary Tree SVM，DBT-SVM）进行图像分类。利用Caltech101和花卉图像数据集进行实验测试，结果表明提出的算法能够有效地提高图像分类的准确率。     

基于特征选择与谱聚类的视觉词典构建算法

传统的视觉词典一般通过K-means聚类生成,一方面这种无监督的学习没有充分利用类别的先验信息,另一方面由于K-means算法自身的局限性导致生成的视觉词典性能较差。针对上述问题,提出一种基于谱聚类构建视觉词典的算法,根据训练样本的类别信息进行分割并采用动态互信息的度量方式进行特征选择,在特征空间中进行谱聚类并生成最终的视觉词典。该方法充分利用了样本的类别信息和谱聚类的优点,有效地解决了图像数据特征空间的高维性和结构复杂性所带来的问题;在Scene-15数据集上的实验结果验证了算法的有效性。     

Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别

稀疏编码中字典的选择无论对图像重建还是模式分类都有重要影响,为此提出Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别算法.考虑到Gabor局部特征对光照、表情和姿态等变化的鲁棒性,首先提取图像对应不同方向、不同尺度的多个Gabor特征;然后将降维的增广Gabor特征矩阵作为初始特征字典,通过对该字典的学习得到字典原子对应类别标签的新结构化字典,新字典中特定类的子字典对相关的类具有好的表示能力,同时应用Fisher判别约束编码系数,使它们具有小的类内散度和大的类间散度;最后同时用具有判别性的重构误差和编码系数来进行模式分类.基于3个数据库的实验结果表明本文方法具有可行性和有效性.     

基于PCA和改进K均值算法的动作电位分类

微电极阵列记录的神经元信号往往是电极临近区域数个神经元的动作电位信号以及大量背景噪声的混叠,研究神经系统的信息处理机制以及神经编码、解码机理需了解相关每个神经元的动作电位,因此需从记录信号中分离出每个神经元的动作电位.基于此,提出基于主元分析(PCA)和改进K均值相结合的动作电位分类方法.该方法采用PCA提取动作电位特...     

基于图像目标特征空间自学习分类算法

为解决图像分类过程中特征点选择的随机性对分类精度造成的影响,提出一种基于图像目标特征空间自学习分类算法。利用基于颜色和纹理特征的多通道局部主动轮廊模型找到图像的目标区域,在目标区域选取特征并对特征稀疏编码建立图像的目标特征空间。为进一步提高图像分类精度建立投票机制下基于图像目标特征空间的自学习算法。实验结果表明,该方法能避免特征选择的随机性对实验结果的影响,有效地提高图像分类的精度。