基于稀疏编码和集成学习的多示例多标记图像分类方法

该文基于稀疏编码和集成学习提出了一种新的多示例多标记图像分类方法。首先,利用训练包中所有示例学习一个字典,根据该字典计算示例的稀疏编码系数;然后基于每个包中所有示例的稀疏编码系数计算包特征向量,从而将多示例多标记问题转化为多标记问题;最后利用多标记分类算法进行求解。为了提高分类器的泛化能力,对多个分类器进行集成。在多示例多标记图像数据集上的实验结果表明所提方法与其它方法相比有更好的性能。     

基于稀疏编码的车型图像分类研究

实现车型分类是智能交通系统中的重要技术,为了克服传统车型分类方法测量困难的弱点,研究基于车型图像的车型分类方法.图像特征采用了基于图像局部特征稀疏编码的直方图表示,稀疏编码量化误差较小,更能精确地捕捉图像最突出的信息,使用了支持向量机(SVM)作为分类器对车型图像进行分类.实验结果表明本算法能使6类车型图像分类正确率达到90％以上,相对于现有方法有一定的提升.     

基于多核稀疏编码的三维人体姿态估计

为了准确有效的重构多视角图像中的三维人体姿态,该文提出一种基于多核稀疏编码的人体姿态估计算法.首先,针对连续帧姿态估计的歧义问题,该文设计了一种用于表达多视角图像的HA-SIFT描述子,其中,人体局部拓扑、肢体相对位置及外观信息被同时编码;然后,在多核学习框架下建立同时考虑特征空间内在流形结构与姿态空间几何信息的目标函数,并在希尔伯特空间优化目标函数以更新稀疏编码、过完备字典与多核权值;最后,利用姿态字典原子的线性组合来估计对应未知输入的三维人体姿态.实验结果表明,与核稀疏编码、Laplace稀疏编码及Bayesian稀疏编码相比,文本方法具有更高的估计精度.     

基于字典对齐的迁移稀疏编码图像分类

基于稀疏编码的图像分类算法,当源域和目标域间样本服从不同分布时,从源域样本中学习到的字典无法有效对目标域样本进行编码,进而严重影响算法的分类性能。为了解决此问题,提出一种基于字典对齐的迁移稀疏编码(TSC-DA)算法。一方面,通过将字典对齐机制引入稀疏编码模型训练过程中,以减少源域和目标域间样本分布差异;另一方面,采用L2正则化项代替字典约束项,将其转化为无约束优化问题,从而回避了拉格朗日对偶法复杂的求解方式。实验结果表明,TSC-DA能够有效提高目标域的图像分类精度。     

基于深度卷积神经网络和多核学习的遥感图像分类方法

为解决传统遥感图像分类方法特征提取过程复杂、特征表现力不强等问题,该文提出一种基于深度卷积神经网络和多核学习的高分辨率遥感图像分类方法。首先基于深度卷积神经网络对遥感图像数据集进行训练,学习得到两个全连接层的输出将作为遥感图像的两种高层特征;然后采用多核学习理论训练适合这两种高层特征的核函数,并将它们映射到高维空间,实现两种高层特征在高维空间的自适应融合;最后在多核融合特征的基础上,设计一种基于多核学习-支持向量机的遥感图像分类器,对遥感图像进行精确分类。实验结果表明,与目前已有的基于深度学习的遥感图像分类方法相比,该算法在分类准确率、误分类率和Kappa系数等性能指标上均有所提升,在实验测试集上3个指标分别达到了96.43%, 3.57%和96.25%,取得了令人满意的结果。

     

一种基于局部排序的约束稀疏编码的图像分类方法

图像分类作为计算机视觉分析领域一个重要的研究方向,其分类性能很大程度上取决于图像的特征表示.为了能够更好地进行图像分类,本文提出了一种基于局部约束稀疏编码的神经气算法（Neural Gas based Locality-constrained Sparse Coding,NGLSC）用来实现图像分类.引入局部排序适配器作为距离正则化约束项已经应用在神经气（Neural Gas,NG）的算法矢量量化中,旨在通过软竞争学习算法来弥补K均值聚类（K-means）算法的不足.在稀疏编码阶段此算法可求解得到封闭解.此外,字典更新一般由目标函数的误差项来决定,已有一些经典的算法采用这种方式更新字典.本文使用ORL数据库和COIL20数据库将所提出算法和现有算法局部约束线性编码（Locality-constrained Linear Coding,LLC）,脸元数据学习方法（Metaface Learning,MFL）进行比较.实验结果证明本文所提出的算法在图像分类上准确率可达95%以上.可以看出,本文为计算机视觉图像分类工作提供了一种有价值的解决思路.     

基于SVM的多核学习飞秒激光烧蚀光斑图像分类

在利用飞秒激光加工单晶硅材料的过程中,会出现等离子体发光现象。随着飞秒激光烧蚀功率的变化,烧蚀过程中单晶硅材料表面溢出的等离子体光斑轮廓特征也大不相同。针对不同烧蚀功率下的光斑图像在分类过程中准确率不高的问题,提出了一种基于SVM的多核学习方法。首先,选取大量不同烧蚀功率下的光斑图像,对其进行预处理后提取光斑边缘轮廓信息,使用Hu不变矩和傅里叶描述子分别对图像轮廓特征进行描述。其次,建立光斑图像样本库,选取最合适的复合核函数以及核参数对分类模型进行训练。最后,使用高斯核函数与Sigmoid核函数的复合函数对光斑图像进行分类识别,实验研究表明:基于SVM的多核学习有效提高了光斑烧蚀功率的分类准确率。     

红外图像中基于似物性与稀疏编码的行人检测

行人检测是计算机视觉的经典问题。针对红外图像中的行人检测问题,提出了一种基于似物性和稀疏编码及空间金字塔特征提取的行人检测方法。首先,针对红外图像的特点,利用基于频域残差的显著性分析方法得到红外图像的显著图,在此基础上提出了一种似物性计算方法,进而得到不同区域的似物度得分,并根据得分提取出感兴趣区域;其次,以尺度不变特征转换为基础,将稀疏编码和空间金字塔算法应用于非监督特征学习实现对感兴趣区域的特征提取;最后,利用线性支持向量机构建分类器实现对图像中每个感兴趣区域的行人检测。实验结果验证了本文提出的感兴趣区域提取算法和针对单幅红外图像行人检测算法的有效性。     

基于p.d.f特征的分层稀疏表示在图像分类中的应用

为了在计算机视觉任务中构造有意义的图像表示,提出一种基于概率密度函数(p.d.f)梯度方向直方图特征的分层稀疏表示方法用于图像分类。传统分层稀疏表示方法利用SIFT描述子或者直接从图像块学习图像表示,通常不具有较强判别性。该文利用具有通用性的p.d.f特征进行分层学习并使用空间金字塔最大池化方式构造图像级稀疏表示。实验结果证明了所提算法的鲁棒性和有效性,在UIUC-Sports,Oxford Flowers,Scene15三类数据集上分别达到87.3%,86.6%,84.1%的分类准确率。     

基于局部空间变稀疏约束的多核学习方法

局部多核学习方法根据样本所在局部空间特性选择特定的核函数组合方式,具有较好的判别能力.本文提出了一种基于局部空间变稀疏约束的多核学习方法,首先依据样本在特征空间的分布情况以软分组的方式将训练数据划分为若干数据子集.以数据子集为单位,根据在相应的局部空间内的核函数相似程度,调整核组合的稀疏程度,使用交替优化的方法进行求解.实验表明本文方法对于区分特征学习和对抗噪声方面具有的优势,因此也使得在图像场景分类问题上的准确率和稳定性得到明显提高.     

基于多重核的稀疏表示分类

稀疏表示分类（SRC）及核方法在模式识别的很多问题中都得到了成功的运用.为了提高其分类精度,提出多重核稀疏表示及其分类（MKSRC）方法.提出一种快速求解稀疏系数的优化迭代方法并给出了其收敛到全局最优解的证明.对于多重核的权重给出了两种自动更新方式并进行了分析与比较.在不同的人脸图像库上的分类实验显示了所提出的多重核稀疏表示分类的优越性.     

联合核稀疏多元逻辑回归和TV-L1错误剔除的高光谱图像分类算法

稀疏多元逻辑回归（SMLR）是高光谱监督分类中的重要方法,然而仅仅利用光谱信息的SMLR忽略了影像本身的空间特征,在少量监督样本下的分类精度和算法的鲁棒性仍明显不足;虽然通过引入核技巧,核稀疏多元逻辑回归（KSMLR）可以部分克服上述缺点,其分类错误仍然有待进一步降低.本文基于核稀疏多元逻辑回归分类误差的统计建模分析,提出一种联合核稀疏多元逻辑回归和正则化错误剔除的高光谱图像分类模型.提出的模型通过引入隐概率场,采取L1范数度量KSMLR分类误差的重尾特性建立数据保真项;利用全变差（Total Variation,TV）正则化度量隐概率场的局部空间光滑性.由Indian Pines和University of Pavia数据集等实测数据应用表明,该方法可以得到更鲁棒和更高的分类精度.     

基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原

基于压缩感知的超分辨率图像复原方法通常采用局部稀疏编码策略,对每一图像块独立编码,易产生人工的分块效应。针对上述问题,该文提出一种基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原方法。该算法在字典训练和图像编码过程中分别运用图像的非局部自相似先验知识,即利用低分辨率图像的插值图像训练字典,并通过计算相似块局部编码的加权平均,得到每一图像块的非局部稀疏编码。仿真实验表明,所提算法能够获得更优的复原效果,并且对于含噪图像具有较强的鲁棒性。     

一种基于多级空间视觉词典集体的图像分类方法

针对单一特征时存在提取的信息量不足,对图像内容描述比较片面,提出将传统的SIFT特征与KDES-G特征进行串行融合,生成一个联合向量作为新的特征向量.针对传统的视觉词典构造方法缺乏考虑视觉词汇在空间的分布特点,本文引入图像空间信息,提出了一种空间视觉词典的构造方法,先对图像进行空间金字塔划分,再把空间各子区域内的特征分别聚类,构建属于对应子空间区域的空间视觉词典.在图像表示阶段,图像各子区域内的特征基于其对应的空间视觉词典进行LLC稀疏编码,根据各子区域对图像贡献程度的不同,把编码后各子区域的特征向量赋予不同的权重加权处理,再连接形成最终的图像描述.最后,利用线性SVM进行图像分类,实验结果表明了本文方法的有效性和鲁棒性.     

基于核稀疏编码的阵发性房颤检测

阵发性房颤(PAF)是一种具有偶发性的心律失常,其较高的漏检率导致心脏相关疾病的增加。该文提出了一种基于核稀疏编码的自动检测方法,可以仅根据较短RR间期数据识别PAF发作。该方法采用特殊几何结构来分析数据高维特性,通过计算协方差矩阵作为特征描述子,找到蕴含在数据中的黎曼流形结构;然后基于Log-Euclid框架,利用核方法将流形空间映射到高维可再生核希尔伯特空间,以获取更准确的稀疏表示来快速识别PAF。经麻省理工学院-贝斯以色列医院房颤数据库验证,获得98.71%的敏感性、98.43%的特异度和98.57%的总准确率。因此,该研究对检测短暂发作的PAF有实质性的改善,在临床监测和治疗方面显示出良好的潜力。

     

基于稀疏编码的视频序列超分辨率重构

把学习型算法用于稀疏编码的重建算法中来实现视频序列图像的超分辨率重构。该算法无需显式求取运动向量,能够克服传统方法对精确运动估计的要求,通过稀疏编码便能够自动利用邻近帧中最相关的那些样本块进行重构;另外,算法通过设置最大运动窗口,利用帧间运动的连续性特点,在相邻帧已经重建的基础上,提取其运动窗口内的高、低分辨率图像块来构建样本库,从而实现减小所需样本库的尺寸的目的。     

基于多视角融合稀疏表示的恐怖视频识别

现有的基于多示例学习的恐怖视频识别算法都是假设示例间是相互独立的,而忽略了恐怖视频中存在的上下文信息和示例包的统计特性.因此,本文提出了一种多视角融合稀疏表示模型.该模型分别从集合视角、上下文视角以及统计特性视角三个不同的视角来看待一个视频片段,并利用联合稀疏表示框架将三个不同视角融合到一个分类框架中,用来进行恐怖视频的识别.在恐怖视频库上的实验结果验证了算法在恐怖视频识别中比现有的其它算法有更好的性能和稳定性.     

基于分形理论的图象编码改进算法

基于分形理论的图象编码算法可以获得比经典图象编码算法高得多的压缩比，是很有潜力的一种算法。基本的分形图象编码技术虽然有许多优点，但其细码时间长，匹配复杂，从实用考虑，还须从多方面进行改进以提高性能。本文给出一种自适应的改进算法，利用混合编码将块截短编码（BTC）与分形编码技术相结合，同时采用三级分决技术和块分类技术，使压缩比可在20～256之间随图象特点而取值，此算法在信噪比（PSNR）方面亦有所提高。