基于极限学习机的移动视觉搜索研究与优化.pdf

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1、硕士学位论文题目:基于极限学习机的移动视觉搜索研究与优化研究生许军专业计算机技术指导教师胡华教授胡海洋教授完成日期2015年3月万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文基于极限学习机的移动视觉搜索研究与优化研究生：许军指导教师：胡华教授胡海洋教授2015年3月万方数据DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterMobilevisualsearchresearchandoptimizationbasedonExtremeLearningMachineCandidate:XuJunSupervisor:Prof.

2、HuHuaProf.HuHaiYangMarch2015万方数据杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。论文作者签名：日期：年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后

3、，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。（保密论文在解密后遵守此规定）论文作者签名：日期：年月日指导教师签名：日期：年月日万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要随着移动设备的普及，移动终端已经发展成为一种具备高分辨率、彩色显示等强大功能的图像和视频处理设备。移动视觉搜索是指结合移动端采集到的现实图像和Internet的搜索技术来检测对象，最终在移动端显示出检索图像的相关资源。虽然围绕此技术出现了很多的研究探索，但是由于受环境条件限制,并没有得

4、到广泛的应用。本文将ELM(Extremelearningmachine)应用到移动视觉搜索方向，并进行相关研究，从而分析移动视觉搜索的可行性。移动视觉搜索整体是以图像识别相关技术为基础的。传统的图像检索技术一般采用SVM(SupportVectorMachine)、神经网络等方法来训练图像特征数据，需要多次迭代，且容易产生局部最优解。极限学习机（ELM）作为一种新兴技术，克服了其他传统智能技术的所面临的一些问题。它是一种简单的学习算法;不同于传统的学习算法（如BP神经网络学习算法），ELM不仅能达到最小的训练错误，同时致力于达到最小的标准权重;它避免了传统的SLFNs学习方法学习速度慢以及容

5、易出现网络训练失败的可能。在理论方面，本文首先将ELM算法思想和数学推导公式结合起来，验证分析了ELM算法处理分类的能力。接着将ELM延伸到图像领域。在此基础上，本文提出了BMVS（BasicMobileVisualSearch）框架模型，将ELM运用到此框架服务器端，通过移动设备的图像采集和网络端的ELM处理来进行移动视觉搜索的研究。接着在服务器端进行验证分析的过程中，提出了A-ELM（Ascending-ExtremeLearningMachine）算法来减小ELM分类过程中的随机性。通过这种算法，避免了ELM分类过程中对隐含层神经元的随机设置，使得训练和测试过程分类准确率更加均衡。在实验

6、方面，文章重点实验验证了BMVS模型的可行性，包括服务器的实验处理和移动端的实验展示。最后总结实验证明了ELM在移动视觉搜索方面的可靠性并通过和SVM的实验对比得知ELM的高效性。关键词：移动视觉搜索，图像检索，SVM，ELM，神经网络I万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRACTWiththepopularityofmobiledevices,mobileterminalhasbecomeanimageandvideoprocessingequipmentwithmanyverypowerfulfeatures,suchashighresolution,colordisplay,et

7、c.Mobilevisualsearchreferstocombiningtheactualimagecollectedbymobileterminalwiththeinternetsearchtechnologytodetectobjectandfinallydisplaytherelatedresourcesabouttheretrievalimage.Thoughtherehasbeenma