基于中层特征的精细图像分类-论文

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1、基于中层特征的精细图像分类摘要现如今，图像处理中目标分类与检测越来越多的得到了人们的关注与研究。目标分类一般分为两种，一种是基础图像分类，另一种是越来越受到人们关注的精细图像分类。基础图像分类是为了区分具有不同形状以及视觉特征的物体（例如给出一个鸟的图片，基础图像分类就是为了要区分出这张图片是鸟的图片还是狗的图片）。精细图像分类则是要区分具有相似形状以及外貌特征的物体（例如给出一副鸟的图片，精细分类就是要判断出这只鸟究竟属于哪一类鸟）。在这篇文章中，我们主要研究了图像的精细分类问题，在现实生活中它比图像的基础分类更加具有实用性。我们所使用的数据库是目前

2、比较有挑战性的CUB-200以及Stanford_Dogs数据库。我们结合了高效匹配核函数（EMK）与带有权重的空间金字塔以达到最优的分类表现。实验用EMK与词包（BoW）作对比，其中，BoW也可以看做是一种核函数匹配方法，EMK是找出词表主要成分的相互关系，并且在核函数的框架中找到一种新的映射。EMK是通过映射，将局部特征映射到一个低维的特征空间并且将结果向量平均化以形成一个特征层集合。实验结果表明，这可以很好的改进系统的性能。关键词：高效匹配核函数（EMK）；词包（BoW）；细粒度图像分类ABSTRACTInrecentdays,objectcla

3、ssificationanddetectioninimageprocessingaregettingmoreandmoreattentionandresearch.Objectclassificationincludetwosides,oneisbasicclassification,anotherisfine-grainedclassificationwhichattractmoreandmorepeopletostudy.basicclassificationistoclassifytheobjectwhichhavethedifferentsha

4、pesandvisualappearance(e.g.:forapictureofbird,thebasicclassificationistoidentifytheobjectinthepictureisabirdordog).Fine-grainedclassificationistoclassificationtheobjectwiththesimilarshapesandvisualappearance(e.g.:forapictureofbird,thefine-grainedclassificationistoidentifywhichki

5、ndofbirdsitbelongsto).Inthispaper,westudytheproblemoffine-grainedimagecategorization,whichismuchmoreusefulinrealapplicationsthanbasicimageclassification.Basedonthemostchallengedataset,53CUB-200,Stanford_Dogs_Dataset.WecombineEfficientmatchkernel(EMK)withtheweightedspatialpyramid

6、toachievestate-of-artperformance.ComparisonwithBoW,whichcanalsobeviewedaskernelmatchingapproach,EMKdigstherelationsamongvocabularybasesandfindsanewmappinginkernelframework.Byit,localfeaturesaremappedtoalowdimensionalfeaturespaceandaveragetheresultingvectorstoformasetlevelfeature

7、inEMK.Itisprovedthatitishelpfultoimprovethesystemperformance.第1章绪论1.1精细图像分类的研究背景及意义伴随着网络和多媒体技术的飞速发展，越来越多的声音、图形、图像、视频和动画等数字信息越来越多的出现在人们的工作、学习和生活当中。而图像作为一种内容丰富、表现生动的媒体信息，也越来越受到了人们的关注。在现实生活中，时时刻刻都会有大量的图像产生，对于如何从这些给定的图像信息中找出符合人们所需求的图像就是研究者们需要解决的问题。图像分类其实就是模式识别的过程，它是利用计算机来对图像进行定量分析，把

8、图像中的每个像素元或区域转化成一种计算机识别的特征类别，用来代替人的视觉判读。现如今百度、go