基于弱監(jiān)督空間金字塔模型的圖像分類研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、圖像分類是機(jī)器視覺中的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作，旨在使用訓(xùn)練得到的分類模型對(duì)給定圖像進(jìn)行分類。根據(jù)使用圖像特征劃分，將圖像分類分為基于全局特征的圖像分類和基于局部不變特征的圖像分類。本文主要研究的是基于局部不變特征的圖像分類，使用的基本框架是空間金字塔模型。
　　 傳統(tǒng)空間金字塔模型主要存在兩個(gè)問題:首先，空間金字塔的形成過程是一個(gè)無監(jiān)督過程，完全忽略了圖像分類過程中存在的可以使用的大量監(jiān)督信息。然而這些監(jiān)督信息在格子級(jí)別上只是弱監(jiān)督信息，

2、并不能直接用于圖像分類。第二，從空間金字塔的形成過程可以看出，我們對(duì)每個(gè)格子的重視程度是相同的，然而在現(xiàn)實(shí)圖像中，各個(gè)格子的重要程度是存在差別的。
　　 針對(duì)傳統(tǒng)空間金字塔模型的問題，我們提出了基于弱監(jiān)督信息的空間金字塔模型。與傳統(tǒng)空間金字塔不同，我們并沒有保留空間金字塔形成過程中所有的格子。我們通過K近鄰信息熵來衡量某個(gè)層次上格子的重要程度，并移除那些K近鄰信息熵大于此層次閾值的格子。分析表明我們得到了一個(gè)各個(gè)格子重要程度不同

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