提取目标区域词袋特征的图像分类方法

规则网格是视觉词袋模型中常用的图像检测方法,该方法抽取图像所有区块,获得背景区块和目标区块完整的图像信息。事实上,抽取的背景区块信息对类别的判定往往会有一定的混淆作用。以“摩托车”类和“小汽车”类的图像为例,这两类图像背景特征相似,大多都是道路,一般的分类方法很可能将它们分为相同类别。可见,背景信息会干扰图像分类结果。因此,提出一种提取目标区域词袋特征的图像分类方法。利用图像分割去除背景信息提取目标区域;对目标区域构建视觉词袋模型;使用SVM分类器对图像进行分类。PASCAL VOC2006及PASCAL VOC2010数据集上的实验结果表明,提取目标区域词袋特征的图像分类方法具有较好的分类性能。     

图片分类特征增强的统计方法

Bag-of-Words模型对于图片分类来说是一种非常有用的技术,它利用事先定义好的“可见字”为每张图片建立一个特征向量。提出了一种新的统计方法来发掘可见字对于每一类图片的区分能力,再利用线性模型合并“可见字”,从而为每张图片构造新的特征向量。实验结果显示这一算法能够增强特征向量的区分度,进而提高图片分类的性能。     

多特征融合的遥感图像分类

针对高分辨率遥感图像特点,提出了一种多特征融合的分类方法。该方法首先改进了原始的视觉词袋生成算法;然后,分别提取图像的视觉词袋局部特征、颜色直方图特征以及Gabor纹理特征;最后采用支持向量机进行分类,并对多特征分类结果进行自适应综合。采用一个具有2 100幅图像的大型遥感图像分类公共测试数据集进行分类实验,与仅用单一特征分类方法的最高分类精度相比,本文多特征融合的遥感影像分类方法总体平均分类精度提高了10%,表明本文提出方法是一种有效的高分辨率遥感图像分类方法     

基于卷积神经网络融合SIFT特征的人脸表情识别

表情识别技术是计算机从静态表情图像或动态表情图像中识别出特定的表情,是实现人机交互的基础。提出一种融合卷积神经网络(CNN)与SIFT特征的人脸表情识别方法。通过图像预处理得到规范化的表情图像;采用视觉词袋模型将图像提取的SIFT特征作进一步处理,将得到的图像特征向量作为局部特征,CNN提取的特征作为全局特征,全局特征用以描述表情的整体差异,局部特征用以描述表情的局部差异;将提取出的两组特征融合后采用Softmax分类。与流形稀疏表示(Manifold Sparse Representation,MSR)及3DCNN等方法在CK+及FER2013数据集上的实验表明,该方法是一种有效的表情识别方法。     

多特征融合的瓷砖表面缺陷检测算法研究

鉴于单一特征在瓷砖种类较多的情况下,存在对瓷砖表面缺陷内容表达不明显,导致复杂瓷砖识别率较低。针对这个问题,在词袋模型（BoF）框架的基础上,提出一种有效的多特征融合算法用于瓷砖缺陷检测。该算法采用改进后的SIFT和颜色矩融合特征作为瓷砖图像的区域特征描述;根据每种特征对瓷砖被分类的准确率大小,给提取到的两种区域特征分配各自的权重系数实现特征的加权融合;形成综合特征向量送入SVM分类器达到瓷砖缺陷分类的目的。通过不同类型的瓷砖样本进行实验表明,该算法识别率高,对复杂瓷砖能实现较好的分类。     

融合基本特征和词袋绑定特征的问句特征模型

针对当前问句分类研究中特征提取的处理开销较大,提出一种融合基本特征和词袋绑定特征的问句特征模型。在分别提取问句中的词袋、词性、词义等基本特征及其对应的词袋绑定特征的基础上,通过将基本特征与词袋绑定特征进行融合,以获取更加高效的问句特征集合。在哈尔滨工业大学中文问句集上的实验结果表明,这种新的问句特征模型不仅具有实现简单、处理开销小的优点,而且有效弥补了单纯基本特征或词袋绑定特征在句法语义表达方面的不足,进一步提高了问句分类的准确率。     

基于改进局部线性特征编码方法的图像分类

特征编码是利用广义视觉词袋模型获得图像稀疏表示的关键步骤。本文研究了两种常用的局部线性特征编码方法即LLC及NSLLC编码方法,并针对其存在的问题,提出了一种利用编码系数非负性约束对其进行改进的方法——NNLLC,并将其应用于图像分类任务中。实验结果表明,该方法能有效改进局部线性特征编码性能,提高图像特征的可区分性,相比于LLC及NSLLC特征编码方法,在图像分类任务中取得了更高的平均分类准确率。     

基于卷积神经网络与多特征融合的Twitter情感分类方法

为了对社交网络平台上发表的言论和信息进行情感分类,基于卷积神经网络和多特征融合,提出一种情感分类方法。结合Twitter自身语言特性和情感字典资源设计语料特征和词典特征,对Twitter文本词向量使用卷积神经网络获得对应的深度词向量特征,将上述3类特征进行特征融合并采用One-Versus-One SVM实现情感极性的分类判别。针对SemEval语料的实验结果表明,该方法取得了较好的情感分类效果,多特征融合能够有效地提高情感分类的准确性。     

基于多特征融合的电子布缺陷分类

针对传统的电子布缺陷分类方法效率低,稳定性差的问题,提出了基于多特征融合的电子布缺陷分类算法。首先,使用中值滤波对电子布图像进行预处理,滤除细节噪声,减少背景纹理的影响;其次,对预处理后的图像进行Canny边缘检测,利用Hu不变矩提取缺陷的几何特征;再利用尺度不变特征变换(SIFT)提取图像的纹理特征,使用K-means聚类后,构建电子布图像的词袋模型(BoW);最后,将几何特征和纹理特征融合,并传入SVM中进行训练,得到相应的电子布缺陷分类模型。实验结果表明,应用多特征融合的方法对电子布缺陷进行分类,其平均准确率可达97.22%,能够满足企业的实际需求。     

基于特征融合的恶意软件分类算法研究

目前对于恶意软件的分析大多是基于特征提取的方式,通过提取恶意软件的操作码、PE结构、汇编码、字符串以及捕获的动态行为信息等特征,使用机器学习、深度学习算法学习特征实现恶意软件的分类。但是由于恶意软件的各种变形和加密技术的日益成熟,使得特征选择和特征提取变得越来越困难,所以需要有效的特征提取方法和分类算法来对抗这些复杂恶意软件。首先分析了国内外针对特征融合在恶意软件分类方面的现状,提出了现阶段存在的问题。然后收集数据集并进行预处理和特征提取,其中动态特征提取是通过搭建Cuckoo沙箱捕获动态API信息并使用TF-IDF方法提取关键API行为特征,静态特征提取则对恶意软件进行反汇编并提取静态操作码信息,利用N-gram、Apriori及信息增益方法提取重要操作码组合特征,然后将动静态特征融合并使用因子分解机作为恶意软件分类算法对特征之间的交互影响建模,最后恶意软件的分类准确率和召回率达到95%以上。     

基于宏特征融合的文本分类

宏特征(即文档级特征)抽取方法是文本分类中一类典型的特征抽取方法,可以分为有监督宏特征抽取和无监督宏特征抽取。这两类宏特征抽取方法均能提高文本分类的性能。但是,同时使用两类宏特征的情况还没有被研究。该文研究了有监督宏特征和无监督宏特征融合对文本分类性能的影响。具体来讲,研究了两种有监督宏特征抽取方法,与三种无监督宏特征抽取方法,即K-means、LDA和DBN,相互融合的情况。在两个公开语料库Reuters-21578和20-Newsgroup以及一个自动构建的语料库上的对比实验表明,有监督和无监督宏特征之间的融合比单独使用有监督或者无监督宏特征的方式对文本分类更加有效。     

一种基于分形特征的图片分类算法

图片分类可用作图像搜索引擎的预滤波,以降低图像检索时的图像匹配数量,提高检索速度。本文提出了一种基于分形特征———局部分维数变化率(LFDS)的图片分类算法,该算法不需要任何的图像先验知识,仅利用分形特征就可将自然景物的照片和人工绘制/计算机生成的图形区分出来。系统随机测试了445幅大小从192×128到2012×3094不等的图片,该算法对图形库的分类准确率为91·71%,图像库分类准确率为85·25%,实验结果证明了该算法的快速和有效性。     

多级卷积特征金字塔的细粒度食物图片识别

目的 食物图片具有结构多变、背景干扰大、类间差异小、类内差异大等特点,比普通细粒度图片的识别难度更大。目前在食物图片识别领域,食物图片的识别与分类仍存在精度低、泛化性差等问题。为了提高食物图片的识别与分类精度,充分利用食物图片的全局与局部细节信息,本文提出了一个多级卷积特征金字塔的细粒度食物图片识别模型。方法 本文模型从整体到局部逐级提取特征,将干扰较大的背景信息丢弃,仅针对食物目标区域提取特征。模型主要由食物特征提取网络、注意力区域定位网络和特征融合网格3部分组成,并采用3级食物特征提取网络的级联结构来实现特征由全局到局部的转移。此外,针对食物图片尺度变化大的特点,本文模型在每级食物特征提取网络中加入了特征金字塔结构,提高了模型对目标大小的鲁棒性。结果 本文模型在目前主流公开的食物图片数据集Food-101、ChineseFoodNet和Food-172上进行实验,分别获得了91.4%、82.8%、90.3%的Top-1正确率,与现有方法相比提高了1%~8%。结论 本文提出了一种多级卷积神经网络食物图片识别模型,可以自动定位食物图片区分度较大的区域,融合食物图片的全局与局部特征,实现了食物图片的细粒度识别,有效提高了食物图片的识别精度。实验结果表明,该模型在目前主流食物图片数据集上取得了最好的结果。     

基于特征融合的图像情感语义分类

基于颜色或颜色-空间信息的图像分类方法,由于没有考虑图像中所含目标对象的形状特征,分类效果不够理想,以服装图像作为数据源,提出并设计了颜色-边缘方向角二维直方图,将图像的颜色特征与形状特征融合起来进行图像分类。图像中的低阶可视化特征与高阶情感概念之间有着密切的关联,分析了服装图像的颜色和形状的融合特征与情感之间的相关性,采用概率神经网络作为分类算法来完成情感语义分类,实验结果表明,该方法的分类精度有了明显的提高。     

基于多特征融合的人体行为识别

为了提高视频序列中人体行为的识别率和增强在复杂环境下的适用性,通过选取人体行为区分度较高的运动方向特征、形状特征和光流变化特征进行行为描述,提出一种基于运动方向直方图(MOH)特征、2D-SIFT特征和光流方向直方图(HOOF)特征相结合的人体行为识别方法。改进运动方向直方图特征,使其在有符号梯度空间下对人体全局运动方向具有更为鲁棒的表示。使用视觉词袋模型既解决了不同动作提取的兴趣点点数不同的问题,又实现了局部特征的有效融合。实验在Weizmann数据库和KTH数据库上识别率分别高达97.83%和91.38%,并具有较好的鲁棒性。     

基于融合特征的微博主客观分类方法

针对现有微博主客观分类方法特征冗余度高和未考虑特征选择方法之间的互补关系问题,该文提出了一种基于融合特征的微博主客观分类方法。通过对多种不同特征选择方法进行有效组合,利用特征融合算法对词特征、内容特征、微博特征等基本特征进行了选择和融合,以获取更加有效的主客观分类特征。在新浪微博数据上的实验结果表明,该特征融合算法能够获得比最优单一特征选择方法更好的分类效果。     

基于多特征融合的票据分类技术及应用

在进行票据处理的过程中实现票据快速、准确地分类能够显著提高工作效率,本文针对票据分类的方法进行分析,并指出了其中的利弊。在金融和税务中使用票据具有其自身的特点,根据其特点进行分类能够提高分类的速度。同时也可以根据票据中隐藏的分类条码、特征字符和特征图像等对其进行分类,保证票据分类的效率,同时保证分类的准确性。在银行系统中,采用多特征融合的票据分类技术能够充分证明该方法的实用性。     

基于图像颜色特征的图片分类系统

提出一种图像分类方法,该方法使用HSV颜色模型的统计直方图,将H、S、V三个分量单独处理,得到图像的特征包括主色调和主饱和度,并对图像进行分类。通过对比图像全局及局部颜色统计直方图的相似度来定义图像的相似度。