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.     

一种用于图像分类的改进的有偏特征采样方法

为了模拟图像分类任务中待分类目标的可能分布,使特征采样点尽可能集中于目标区域,基于Yang的有偏采样算法提出了一种改进的有偏采样算法。原算法将目标基于区域特征出现的概率和显著图结合起来,计算用于特征采样的概率分布图,使用硬编码方式对区域特征进行编码,导致量化误差较大。改进的算法使用局部约束性编码代替硬编码,并且使用更为精确的后验概率计算方式以及空间金字塔框架,改善了算法性能。在PASCAL VOC 2007和2010两个数据集上进行实验,平均精度比随机选取的特征采样方法能够提高约0.5%,验证了算法的有效性。     

基于多层特征上下文编码网络的遥感图像场景分类

遥感图像场景分类问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)具有强的特征提取能力,已被广泛应用于遥感图像场景分类中。然而,目前的方法并没有充分考虑并利用CNN不同层间的互补信息和遥感图像的空间上下文信息,导致其相应的分类精度有待提高。针对上述问题,提议一种多层特征上下文编码网络,并将其用于解决遥感图像场景分类问题。所提议网络由两部分组成:1)密集连接的主干网络;2)多尺度上下文编码模块。前者用于融合CNN不同层的特征信息,后者用于对蕴含在多层特征中的空间上下文信息进行编码利用。在两个大规模遥感图像数据集上的实验结果表明,与现有的遥感图像场景分类方法相比,所提出的网络框架取得了显著的分类精度提升。     

深度学习和迭代量化在图像检索中的应用研究

基于内容的图像检索的关键在于对图像进行特征提取和对特征进行多比特量化编码 。近年来,基于内容的图像检索使用低级可视化特征对图像进行描述,存在“语义鸿沟”问题;其次,传统量化编码使用随机生成的投影矩阵,该矩阵与特征数据无关,因此不能保证量化的精确度。针对目前存在的这些问题,本文结合深度学习思想与迭代量化思想,提出基于卷积神经网络VGG16和迭代量化(Iterative Quantization, ITQ)的图像检索方法。使用在公开数据集上预训练VGG16网络模型,提取基于深度学习的图像特征;使用ITQ方法对哈希哈函数进行训练,不断逼近特征与设定比特数的哈希码之间的量化误差最小值,实现量化误差的最小化;最后使用获得的哈希码进行图像检索。本文使用查全率、查准率和平均精度均值作为检索效果的评价指标,在Caltech256图像库上进行测试。实验结果表明,本文提出的算法在检索优于其他主流图像检索算法。      

基于局部特征显著化的场景分类方法

场景图像分类是机器视觉中一个热门的方向,场景图像具有内容丰富、概念复杂的特点。已有的基于深度网络的场景分类算法,往往是通过改进网络结构或者数据增强等方式提升场景识别效果,但是缺少对图像中场景要素和对象要素之间关系的考虑。基于此,本文在分析现有基于深度网络的场景分类技术的基础上提出了一种局部特征显著化的场景分类算法。该算法旨在结合场景局部特征和对象局部特征的特点,利用两类不同特征存在的互补关系,分别对其进行优化,得到更具判别力的场景特征描述。局部特征显著化算法在MIT Indoor67数据集上得到的测试精度为88.88%,实验结果验证了该算法的有效性。      

融合空间上下文的自然场景语义建模

针对自然场景图像,本文提出一种融合空间上下文的场景语义建模和分类方法.针对场景中的局部语义对象,建立了基于贝叶斯网络的语义上下文模型.通过对已标注训练样本集的学习训练,获得局部语义对象在各类场景下的上下文模型.对于待分类的图像,首先利用支持向量机实现分割区域的分类,根据学习得到的语义上下文模型,提取图像中各语义对象的空间上下文信息,形成图像的语义上下文描述,实现场景分类.针对不同场景下的局部语义对象,利用贝叶斯网络自动学习得到不同的空间关系集合用于上下文信息提取,使得场景描述和分类过程更智能和有效.通过在六类自然场景图像数据集上的实验表明,本文所提算法能够很好的利用上下文信息,并取得满意的分类结果.     

基于空间语义对象混合学习的复杂图像场景自动分类方法研究

场景分类是将多幅图像标记为不同语义类别的过程。该文针对现有方法对复杂图像场景分类性能欠佳的不足,提出一种新的基于空间语义对象混合学习的复杂图像场景分类方法。该方法以多尺度分割得到的图像对象而非整幅图像为主体进行产生式语义建模,统计各类有效特征挖掘对象的类别分布信息,并通过空间金字塔匹配,构建包含层次数据和语义信息的中间向量,弥补语义鸿沟的缺陷,训练中还结合判别式学习提高分类器的可信性。在实验数据集上的结果表明该方法具备较高的学习性能和分类精度,适用于多种类型和复杂内容图像的解译,具有较强的实用价值。     

多方向上下文特征结合空间金字塔模型的场景分类

针对场景分类问题中,传统的“词包”模型不包含图像的上下文信息,且没有考虑图像特征间的类别差异问题,本文提出一种多方向上下文特征结合空间金字塔模型的场景分类方法。该方法首先对图像进行均匀网格分块并提取尺度不变（SIFT）特征,对每个局部图像块分别结合其周围三个方向的空间相邻区域,形成三种上下文特征;然后,将每类训练图像的上下文特征分别聚类形成视觉词汇,再将其连接形成最终的视觉词汇表,得到图像的视觉词汇直方图;最后,结合空间金字塔匹配算法形成金字塔直方图,并采用SVM分类器来进行分类。该方法将图像块在特征域的相似性同空间域的上下文关系有机地结合起来并加以类别区分,从而形成了具有更好区分力的视觉词汇表。在通用场景图像库上的实验表明,相比传统方法具有更好的分类性能。      

基于BoF模型的多特征融合果蔬图像分类方法

针对传统BoF模型无法有效利用图像颜色及纹理来更好地表述果蔬特征的问题,文中提出了一种在BoF模型中进行多特征融合的果蔬图像分类算法。该算法首先提取并融合图像的颜色矩和SURF特征形成SURFC特征描述子;然后分别对CLBP及SURFC特征进行K-均值聚类以生成特征词典,并使用特征词典对所有特征量化编码;最后使用SVM对编码结果进行训练得到分类器并识别。实验结果表明,BoF模型融合颜色和纹理特征后,在果蔬图像分类效果上明显优于单一特征或者其他特征融合的BoF模型,识别率最高可达到94%,更适合果蔬图像分类。