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基于显著区域的图像语义分类方法研究

梁上松  
【摘要】:随着数字图像获取设备的广泛使用,数字图像的数量成指数性增长。如何对海量数字图像进行快捷、高效的图像组织、分类与检索就成为颇具价值的研究课题。本文在图像显著区域的基础上,重点研究图像视觉词袋的构建方法、图像相似度度量方法和图像语义分类方法,并对图像语义分类算法进行了测试。 本文的主要研究内容如下: (1)针对图像全局特征附带过多冗余信息,较难表示图像主要类别信息的问题,提出一种图像视觉词袋构建方法。首先,利用Harris-Laplace区域检测子获得图像的显著区域,并使用特征描述子对显著区域进行描述形成特征向量;然后,对图像的显著区域特征向量使用仿射传播聚类算法进行聚类;最后,把每个聚类中心当做该图像的视觉单词,对应聚类的特征向量个数与图像总的特征向量个数的比重作为该视觉单词的词频,形成图像的视觉词袋。实验结果表明,构建的视觉词袋能够代表图像的主体信息。 (2)为了更合理地度量两幅图像之间的相似程度,提出一种基于图像视觉词袋的EMD(Earth Mover’s Distance)相似度度量方法。该方法把视觉单词看作是直方图中的Bin,把视觉单词词频看作是直方图中对应Bin的统计值。首先,构建一个保存两幅图像视觉单词之间的欧式距离的相似矩阵;然后,通过约束条件寻找两个图像视觉词袋之间唯一存在的一个流;最后,获取两幅图像之间的相似度。实验结果表明,该相似度度量方法能够比较合理的度量两幅图像之间的相似度,对图像语义分类产生积极的影响。 (3)针对图像语义分类问题,提出一种多图像特征描述子多最近邻居的图像语义分类方法。首先,使用Harris-Laplace检测子获得每幅图像的显著区域,在不同图像特征描述子下,对显著区域进行特征描述形成特征向量;然后,对特征向量使用仿射传播聚类算法形成特定描述子下的图像视觉词袋,并通过基于视觉词袋的EMD距离度量方法寻找未标记图像的来自每个类别的最近邻居;最后,综合各个特征描述子,利用获得的未标记图像与对应的最近邻居之间的相似度关系,对未标记图像进行图像语义分类。 (4)使用Matlab、Java和C++编程语言在著名图像数据库1000-image和Caltech-101 Object上进行算法测试。1000-image上的实验结果表明,综合利用多种图像特征描述子这一策略,比使用单一图像特征描述子可使得图像语义分类平均准确率提高5%-30%;Caltech-101 Object上的实验结果表明,基于多图像特征描述子多最近邻居的图像语义分类方法在已标记样本图像数量较少的情况下,获得较好的图像语义分类平均准确率,在已标记样本图像数量较多的情况下,获得的图像语义分类平均准确率与著名算法相当。


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