基于空間核學(xué)習(xí)的圖像分類(lèi)研究.pdf

1、圖像分類(lèi)是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的熱點(diǎn)。該問(wèn)題涉及兩個(gè)重要的因素:一是圖像的表示;二是分類(lèi)算法的設(shè)計(jì)。在圖像的表示上，詞袋模型在信息檢索領(lǐng)域的成功應(yīng)用啟發(fā)計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究者利用局部特征形成詞袋模型，為多類(lèi)圖像、目標(biāo)提供一種統(tǒng)一的表示框架。研究證明詞袋模型是一種有效的模式表示方法。然而，詞袋模型假設(shè)視覺(jué)詞之間是獨(dú)立的，忽視了視覺(jué)詞之間的關(guān)聯(lián)性，從而，詞袋模型在表示一些復(fù)雜圖像時(shí)，其判別性不強(qiáng)，造成在多類(lèi)圖像分類(lèi)時(shí)，分類(lèi)性能不高。在圖像分類(lèi)中，支

2、持向量機(jī)是一種流行的分類(lèi)工具，然而，其核函數(shù)的選擇極大的影響分類(lèi)的性能。常用的核函數(shù)選擇是基于大量的交叉驗(yàn)證，該方法費(fèi)時(shí)耗力。本文針對(duì)詞袋模型和支持向量機(jī)核函數(shù)的設(shè)計(jì)、選擇方面的局限性，開(kāi)展以下三方面的研究:1)基于空間幾何關(guān)系的詞袋模型設(shè)計(jì);2)空間核函數(shù)的設(shè)計(jì);3)基于多核選擇的圖像分類(lèi)。
　　本文的主要?jiǎng)?chuàng)新和貢獻(xiàn)為:
　　(1)提出一種結(jié)合局部特征空間關(guān)系的EMD空間核。EMD空間核是一種組合核，由EMD核和空間核構(gòu)成

3、，其中空間核利用MSER特征區(qū)域和Hessian-laplacian特征的空間互補(bǔ)性質(zhì)，進(jìn)行兩兩圖像之間特征的全局匹配，得到圖像間的相似度。
　　(2)提出一種局部空間金字塔表示的圖像特征表示方法。該方法利用了MSER特征區(qū)域和Hessian-laplacian特征的空間互補(bǔ)性質(zhì)，首先在MSER區(qū)域進(jìn)行四劃分，第一層利用MSER視覺(jué)詞對(duì)圖像進(jìn)行詞袋表示，第二層，在MSER區(qū)域中對(duì)Hessian-laplacian特征的分布進(jìn)行詞袋