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基于BoF的图像检索与行为识别研究

冯进丽  
【摘要】:随着互联网技术发展,网络上存放的图片数量逐年增加,目前已有数以亿计的网络图片。如何在如此大规模的图像集中快速的找到用户想要的图片,已经成为计算机视觉领域里的一个重要问题。为了解决这一问题,基于内容的图像检索研究被提出并受到了广泛关注,每年都会有新的算法被提出。本文针对图像检索,研究了基本的基于内容的图像检索方法和图像检索的一个子问题:静态图像的行为识别。当前在图像检索和分类领域里,最推崇的方法是使用局部特征的集合来描述图像。特征词袋(Bag-of-Feature,BoF)模型为将局部特征集合表示成统一维度的向量提供了可能。本论文的所有研究都是基于BoF模型的扩展算法展开。为了优化传统的基于内容的图像检索方法,本文提出了BoC-BoF融合特征表征图像内容。首先,提取基于Rootsift描述子的BoF向量,获得图像的边缘和形状信息;其次,提取基于HSV空间的颜色词袋(Bag-of-Color, BoC)表示向量,获得图像的全局颜色信息;最后,利用高斯外部归一化算法将BoF表示向量和BoC表示向量融合形成BoC-BoF融合特征。BoC-BoF融合特征同时也实现了全局特征与局部特征相融合。检索实验结果表明,基于BoC-BoF融合特征的图像检索方法比当前流行的多种检索方法更为有效。为了优化基于内容的图像检索方法,本文也详细研究了它的子问题:静态图像行为识别。之所以研究行为识别是因为在对图像检索结果改善过程中,发现现有的搜索引擎对某些高层语义的检索结果需要进行改善。通过对表示行为的关键词构建分类器,并与传统检索模型结合,将会对检索结果进行更加符合高层语义的改善。本文提出一种基于广义性多核学习的静态图像人体行为识别方法。从图像中提取基于边缘的梯度方向直方图和基于稠密采样的尺度不变特征描述子,并使用空间金字塔模型加入粗略空间信息;运用直方图内交核函数计算金字塔模型各层的核矩阵,通过广义性多核学习方法求解各层核矩阵权重,以线性组合方式得到最优核矩阵;最后利用多核学习决策函数进行行为识别。Willow-actions数据集实验结果表明,本文方法比其它几种方法更加有效。


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