基于特征組合的圖像場景分類.pdf

1、圖像場景分類是圖像理解中高層語義的重要研究內(nèi)容，旨在通過分析圖像的全局統(tǒng)計(jì)和關(guān)聯(lián)特征，實(shí)現(xiàn)圖像場景的語義標(biāo)注。作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，場景分類可以在很多場所有重要和廣泛的應(yīng)用。由于傳統(tǒng)的單純依靠人工分類的方法明顯不能夠滿足要求，自動(dòng)化的場景分類應(yīng)運(yùn)而生。近年來，針對場景分類算法有了很多的研究，這些算法都在不同程度存在一定的缺陷，比如：Gist特征不能夠很好地把圖像的局部信息描述清楚，局部Gist特征存在計(jì)算困難等。在本文中，提

2、出了一種基于改進(jìn)的Gist特征的方法，用來提取圖像的特征，在此基礎(chǔ)上結(jié)合PHOG特征進(jìn)行圖像的場景分類，設(shè)計(jì)場景分類系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以很好的應(yīng)用于場景分類中。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴首先介紹了Gist特征，在此基礎(chǔ)上測試了采用不同規(guī)格的網(wǎng)格來劃分場景圖像，之后用濾波器組來對圖像進(jìn)行濾波，級(jí)聯(lián)之后得到圖像的描述特征。為了提高場景分類的正確率，本文采用更為細(xì)化的網(wǎng)格劃分場景圖像，通過實(shí)驗(yàn)測試得到最適合的網(wǎng)格劃分圖像，為后續(xù)的場景分類

3、系統(tǒng)中劃分合適的網(wǎng)格給出了解釋。⑵介紹了如何提取改進(jìn)Gist特征。將改進(jìn)的Gist特征與PHOG特征進(jìn)行組合，發(fā)揮PHOG特征的優(yōu)勢，彌補(bǔ)Gist特征的不足之處，用組合的向量來描述圖像場景，使得圖像場景中的信息能夠得到更好的描述。以此為場景描述的基礎(chǔ)向量，通過機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練分類器，得到場景分類模型，最后進(jìn)行場景分類測試。⑶將場景分類首先區(qū)分為自然-人造場景兩類，使用現(xiàn)有的二類分類器對場景進(jìn)行兩類分類。與現(xiàn)有的幾種場景分類方法進(jìn)行了對比

4、，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文的方法能夠有效地提升場景分類的正確率，對于自然場景-人造場景分類其正確率可以提升至96.84％。在多類分類系統(tǒng)中，為區(qū)別于以往的一對一或者一對多的分類模型，本文設(shè)計(jì)的是多級(jí)分類系統(tǒng)，首先進(jìn)行基于特征組合的自然場景與人造場景分類；在此基礎(chǔ)上采用對自然場景和人造場景中每一小類別訓(xùn)練出不同的分類器，將這些分類器按照不同的設(shè)置組合成一個(gè)場景分類系統(tǒng)，完成場景分類系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)。同樣的與現(xiàn)有的集中分類方法進(jìn)行了分類的對比，結(jié)果顯