基于Log-gabor子空间特征优化的旋转不变纹理检索

针对传统基于内容的纹理图像检索方法中抽取固定特征和相似性度量存在累积误差的不足,提出一种新的基于学习的Log-gabor子空间特征优化的旋转不变纹理图像检索方法.首先根据Log-gabor分解的幅度和相位构造旋转不变多尺度广义粗糙度纹理描述子;然后一方面通过支持向量机粗分类器缩小被检索图像的分类范围,另一方面通过有监督训练构造支持向量特征选择器,选择优化的自适应纹理描述特征作为进一步检索的输入;在相似性度量过程中提出特征量化消除累积误差的影响.仿真实验结果表明,算法对任意角度纹理图像的检索都具有较好的鲁棒性.     

自适应局部关系网络的小样本学习方法

针对基于度量学习的小样本学习方法中嵌入模块泛化能力差、提取图像级表征可能会损失大量辨别信息的问题,提出一种自适应的局部关系网络。该网络引入一个自注意力机制,使嵌入模块能够提取到每个类别特定的信息,将信息从任务无关的泛化概念转化为任务相关的独有特征;同时引入局部描述子的思想,每个局部描述子对应图片中的一个区域,通过局部描述子将关注点放在图像与类别之间的比较,有效消除类内差异和背景混淆,再将局部描述子与一种非线性的度量方式进行融合,应用改进的损失函数对图片进行分类识别。在MiniImagenet和Omniglot两个小样本学习常用数据集上的实验表明,改进算法能够高效地提高分类准确率。     

一种基于学习模型与BoW-SURF的目标识别算法

为实现机器人的主动学习和特定目标识别,提出了一种基于学习模型与Bo W-SURF的目标识别算法.基于SURF(Speeded Up Robust Features)稳定的多尺度特征描述特性,以SURF描述子作为目标的局部特征描述子,借鉴BoW(Bag of Words)模型在文档分类中的优点,按目标特征量化的框架模型生...     

层次型非线性子空间字典学习

为了提高遥感图像场景分类的准确率,提出层次型非线性子空间字典学习(HNSDL)方法. 用所提方法训练多层网络模型学习多层非线性变换. 将遥感图像投影到子空间中,构建稀疏编码和投影编码的局部信息保持项,在保持局部结构信息的同时最小化样本的类内差异,增强模型的分类识别能力. 在模型目标式求解中,使用交替学习算法求解子空间和字典的联合学习任务,使所有参数同时达到最优解. 在Ucmerced、Google和WHU-RS数据集上进行实验设计和测试,结果表明所提方法在遥感图像的多种场景分类上均表现出较高的分类准确率.     

一种快速有效的遥感图像场景分类特征

针对在遥感大数据中如何进行快速有效的场景分类,提出一种图像特征的构建方法.基于非监督学习进行快速二值编码,首先对图像局部训练样本利用非监督学习获取相应滤波器组,然后再使用二值化哈希编码方法对场景单元特征图进行量化,最后统计得到场景全局特征.实验结果表明,该特征描述结合了滤波器组和二进制特征描述子的优点,在保证较高分类精度的前提下,能够大幅度提升计算效率,具有较好的鲁棒性.     

基于局部熵的图像特征描述方法

使用传统的特征描述方法SIFT在单一尺度上描述图像特征会丢失一部分重要信息,影响图像的正确匹配结果。为了解决这一问题,本文在多尺度模糊空间内提取特征描述子。信息熵从图像显著性角度估计特征点及其周围的信息,能获得更多的图像关键内容,本文提出了基于局部熵的图像特征描述方法。首先,在高斯差分空间(DOG)内计算特征点的多层SIFT描述子,同时统计特征点在每层尺度上的局部熵,计算特征点在每层的熵值占所有层熵总和的百分比,利用所得百分比与每层描述子做乘积;然后,累加所有层描述子;最后,使用平方根算法得到最终局部熵特征描述子。通过与其他描述子的对比实验结果可知,本文提出的局部图像描述方法在精确-召回率、平均均匀准确度和正确匹配数方面具有强鲁棒性。     

BOW-HOG特征图像分类

为了减少图像尺寸对提取特征的影响,同时移除特征向量中的冗余信息,将词汇袋模型(BOW)与梯度方向直方图(HOG)特征相结合,提出一种基于BOW-HOG的特征描述子用于图像分类.将图像划分为不同的子区域,对梯度幅值较大的子区域提取HOG特征.用BOW模型对子区域HOG特征编码,构建原始图像上维度一致的特征向量.将特征向量输入训练好的分类器,完成图像分类任务.将BOW-HOG特征描述子在不同的图像分类任务上进行试验,包括图像文本分类、图像场景分类.本实验的文本分类正确率为0.813,场景分类正确率为0.826,优于传统基于HOG特征的方法,表明了基于BOW-HOG特征图像分类方法的可行性、有效性.     

基于视觉词典和位置敏感哈希的图像检索方法

当前视觉词袋(Bag of Visual Word,Bo VW)模型中的视觉词典均由k-means及其改进算法在原始局部特征描述子上聚类生成,但随着图像数据的迅速增长,在原始局部特征空间中进行聚类存在着运行时间较长和占用内存较大的问题.针对着这些问题,提出了一种基于视觉词典和位置敏感哈希的图像检索方法.首先,选择合适的生成二进制哈希码的哈希算法,将局部特征点保持相似性地映射为二进制哈希码.然后,在二进制哈希码上进行k-means,生成视觉词为二进制码的视觉词典.最后,用视觉单词的词频向量表示图像内容,根据词频向量对图像进行检索.在SIFT-1M和Caltech-256数据集上的实验结果表明,本方法可以缩短视觉词典生成的时间,占用更少的存储空间,与传统的基于k-means的视觉词典算法相比,图像检索性能基本不变.     

Ad hoc网络中的多描述视频通信及其分层算法

提出一种新的多描述视频编码方法ARI-MDC,当检测到快速运动的图像内容时,自适应地在描述子提取队列中插入一个参考帧,使得在该处两个描述子独立的运动估计路径重合,在增强快速运动序列的帧间相关性、提高运动估计编码效率的同时,限制了由于传输错误带来的解码端误差扩散．结合分层编码的优点,给出了ARI-MDC的分层算法,生成的多描述分层码流具有更强的抗误码性和更广泛的信道适应能力．在构建Ad Hoc网络模型并分析其特性的基础上,为ARI-MDLC的数据分组设计了一种有效的多径传输策略．仿真结果表明,该方法能有效改善系统性能,平均可将PSNR提高约1.6dB．     

基于深度学习编码模型的图像分类方法

针对矢量量化编码的量化误差严重,而稀疏编码只是一种浅层学习模型,容易导致视觉词典对图像特征缺乏选择性的问题,提出了一种基于深度学习特征编码模型的图像分类方法。首先,采用深度学习网络无监督的受限玻尔兹曼机（RBM）代替传统的K-Means聚类及稀疏编码等方法对SIFT特征库进行编码学习,生成视觉词典;其次,对RBM编码添加正则化项分解组合每个特征的稀疏表示,使得生成的视觉单词兼具稀疏性和选择性;然后,利用训练数据的类别标签信息有监督地自上而下对得到的初始视觉词典进行微调,得到图像深度学习表示向量,以此训练SVM分类器并完成图像分类。实验结果表明,本文方法能有效克服传统矢量量化编码及稀疏编码等方法的缺点,有效地提升图像分类性能。     

基于邻域决策误差率的层次分类在线流特征选择

在实际应用领域中,存在许多特征空间无法预先给定的场景,数据以特征流的形式随时间动态流入特征空间,而样本数量是固定不变的. 同时,数据的类别中往往存在丰富的层次化结构关系,传统的特征选择算法在性能上已无法满足需求. 基于此,本文提出一种面向层次分类学习的在线流特征选择算法. 首先,利用兄弟节点之间的关系设计了一种基于最大近邻的决策误差率计算公式. 其次,设计在线重要性选择和在线冗余更新两种在线评估准则,用于选择决策误差最小的特征子集. 最后,在6个层次数据集上的实验结果表明,所提算法优于一些现有的在线流特征选择算法.     

基于领域特征词的突发事件层次分类方法

突发事件类别众多,若采用传统的平面文本分类方法对突发事件分类,模型训练所需计算量剧增,并且对测试文本分类时要和全部分类器进行比较,导致极大的时间开销。根据突发事件类别体系结构层次性特点,提出了一种基于领域特征词的突发事件层次分类方法,将领域特征词自动提取算法用于特征选择,并在每个分类平面上采用改进的基于二叉树的SVM多类分类算法构建分类器。实验证明,基于领域特征词提取算法的特征选择方法优于传统方法,采用层次分类方法对突发事件分类,降低了时间复杂度,同时改善了分类效果,有效降低了错误分类的风险。     

基于局部特征和视皮层识别机制的图像分类

提出了一种新的图像分类方法,采用层次结构模拟视皮层各区细胞功能,利用Gabor滤波器提取初级图像特征,经过稀疏化处理后进行中间层模板匹配提取尺度和位置的不变性特征,最后提交给分类网络。仿真实验表明,本文采用的层次化特征提取方法在分类任务中优于经典的局部特征方法(SIFT),与其他图像分类方法相比,本文的方法在少量训练样本下,在多个数据集中可获得优良的测试效果,具有较高的实用价值。     

面向人体动作识别的局部特征时空编码方法

为克服BoF特征袋模型在视频人体动作识别中忽视局部特征间时空位置关系的问题,本文提出局部特征时空编码方法。将局部特征时空位置坐标引入特征编码中,直接对它们的时空位置关系建模。首先,将局部特征投影到人体运动子时空域,获得局部特征的时空位置坐标;然后,在特征编码阶段同时对局部特征的出现信息和时空位置坐标进行编码;最后,采用特征池提取该时空域内局部特征的统计信息用于动作分类。为进一步提高性能,多尺度时空编码和局部约束时空编码方法也一并被提出,并在分类阶段采用局部约束块稀疏表示分类方法提高动作识别精度。在KTH, Weizmann, UCF sports等标准测试集的实验表明,本文算法能够有效表示局部特征间时空位置关系、提高动作识别精度。     

运动视觉系统误差建模

为了充分利用图像信息,运动视觉系统需要定量处理测量误差,特别是像素量化效应导致的不确定性。在提出一般运动视觉系统特点特征误差的正态概率模型的基础上,用特征坐标的期望值和协方差矩阵之逆来描述位置的不确定性,其扩展形成建立了二维图像点和三维特征点位置不确定性的统一描述。     

面向分层B帧编码的帧级别码率控制算法

为了更有效地支持分层B帧编码结构,提出了一种帧级别码率控制算法.首先,根据编码内容的复杂度和可用信道带宽自适应选择最佳初始量化参数;其次,根据分层B帧的编码结构特点,分别从图像组级别、时域层级别以及帧级别进行码率分配;最后,采用二次码率-量化模型计算量化参数并进行调整.实验结果表明,该算法与传统的码率控制方法相比,在提高码率控制精度的同时,能带来最高1.5 dB的峰值信噪比增益.     

Image Classification Based on the Fusion of Complementary Features

Image classification based on bag-of-words (BOW) has a broad application prospect in pattern recognition field but the shortcomings such as single feature and low classification accuracy are apparent. To deal with this problem, this paper proposes to combine two ingredients:(i) Three features with functions of mutual complementation are adopted to describe the images, including pyramid histogram of words (PHOW), pyramid histogram of color (PHOC) and pyramid histogram of orientated gradients (PHOG). (ii) An adaptive feature-weight adjusted image categorization algorithm based on the SVM and the decision level fusion of multiple features are employed. Experiments are carried out on the Caltech 101 database, which confirms the validity of the proposed approach. The experimental results show that the classification accuracy rate of the proposed method is improved by 7%-14% higher than that of the traditional BOW methods. With full utilization of global, local and spatial information, the algorithm is much more complete and flexible to describe the feature information of the image through the multi-feature fusion and the pyramid structure composed by image spatial multi-resolution decomposition. Significant improvements to the classification accuracy are achieved as the result.     

基于多特征融合的交通标志分类

为有效提高交通标志分类的准确度,提出一种融合全局特征和局部特征的多特征交通标志分类方法。首先提取能够描述标志图像内部纹理信息的局部二值模式(local binary pattern, LBP)特征,再提取能够表示标志图像形状信息的方向梯度直方图(histogram of oriented gradient, HOG)特征和描述图像粗略轮廓信息的全局Gist特征,然后采用线性组合方式,实现特征融合互补,并通过主成分分析(principal components analysis, PCA)法进行数据降维,最后采用支持向量机(support vector machine, SVM)分类器进行交通标志训练与识别。试验结果表明:相对于单一特征的交通标志分类方法,基于多特征融合的算法获得了更高的分类精确度,同时也满足实时性要求。     

基于Zernike矩的人体行为识别

为了保证特征提取的有效性,更完备地描述人体行为序列,提出了一种基于Zernike矩的人体行为识别方法.该方法利用规范化的运动历史图像(MHI)进行图像序列的表示,从中提取出基于Zernike矩的统计描述作为特征向量进行识别.同时,提出了一种利用图像的重建过程确定分类时采用的Zernike矩的最高阶次的算法.实验中,对8类不同的人体行为进行了测试.应用Zernike矩特征的分类精度高于用规则矩和Hu矩作为特征的方法,证明了基于Zernike矩的人体行为识别方法的有效性.