視覺(jué)模式識(shí)別中的差別性視覺(jué)詞選擇研究.pdf

1、一般目標(biāo)類(lèi)識(shí)別和行為識(shí)別是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)界研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。詞袋模型為解決該類(lèi)問(wèn)題提供了一個(gè)基本框架。詞袋模型涉及四個(gè)關(guān)鍵的因素:局部特征檢測(cè)、局部特征描述、視覺(jué)詞典的構(gòu)造及分類(lèi)器的設(shè)計(jì)。傳統(tǒng)的視覺(jué)詞典是由聚類(lèi)算法得到,把聚類(lèi)中心作為視覺(jué)詞。其局限性在于,那些平凡的視覺(jué)詞,就像文本處理中的冠詞一樣,大量出現(xiàn)在詞典中,使詞典龐大,造成圖像量化表示的維數(shù)高,從而使得計(jì)算復(fù)雜性高。針對(duì)這一局限性,本文重點(diǎn)研究判別性視覺(jué)詞的提取,在模式分類(lèi)中提取

2、最具判別性的視覺(jué)詞,減小詞典的規(guī)模,降低計(jì)算復(fù)雜性。另外,傳統(tǒng)的詞袋模型假設(shè)視覺(jué)詞之間是獨(dú)立的,然而,視頻圖像的視覺(jué)詞之間在時(shí)間上是有關(guān)聯(lián)的,本文針對(duì)行為識(shí)別研究具有時(shí)間關(guān)聯(lián)性的判別性視覺(jué)詞選擇。本文主要的研究工作和貢獻(xiàn)如下:
　　 1.針對(duì)一般類(lèi)目標(biāo)識(shí)別,提出基于假設(shè)檢驗(yàn)的判別性視覺(jué)詞提取算法。本文分別利用T檢驗(yàn),秩和檢驗(yàn),柯?tīng)柲陕宸?斯米洛夫檢驗(yàn)三種假設(shè)檢驗(yàn)方法計(jì)算各自的最優(yōu)置信集的視覺(jué)詞,三種檢驗(yàn)得到的所有視覺(jué)詞構(gòu)成判別

3、詞典。將本文所提算法應(yīng)用于Caltech、UIUC及Xerox標(biāo)準(zhǔn)圖像庫(kù),實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的有效性。
　　 2.針對(duì)一般類(lèi)目標(biāo)識(shí)別,提出基于最大邊際多樣性的視覺(jué)判別詞提取方法。對(duì)圖像的局部特征集,進(jìn)一步放寬假設(shè)檢驗(yàn)的限制,在不作任何先驗(yàn)假設(shè)的情況下,采用使邊際多樣性最大化的優(yōu)化模型,求解判別性視覺(jué)詞。將本文所提算法應(yīng)用于Caltech、UIUC及Xerox標(biāo)準(zhǔn)圖像庫(kù),并與傳統(tǒng)的K-means聚類(lèi)形成的詞典比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示