图像分类中图像表达与分类器关键技术研究

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1、乂連鍵＾大葦ＤＡＬＩＡＮＵＭＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ工福破±享恆巧文ＭＡＳＴＥ民ＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ變图像分类中图像表达与分类器关键技术研究工程领域專壬与鱼憶壬涯作者姓名＿葺＿指导教师奎璋华舉捏６答辩日期全＿＿月专业学位硕ｉ学位论文图像分类中图像表达与分类器关键技术硏究ｓａｅＲｅｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄ民ｅｓｅａｒｃｈｏｎＫ巧ＴｅｃｈｎｉｑｕｅｏｆＩｍｇｐＩｍａｇｅｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＣｌａｓｓｉｆｉｅｒｉｎＣ作者姓名：曾辉－

2、学科、专业：电子与通信工程３１４０９０１８学号：指导教师：李培华（教授）－－０２０１６５１完成日期：大途巧义大＃ＤａｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｌｉａｎＵｎｉｖｅｙｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知除文中己经注明引用内容和致谢的地方外，，本论文不包含其他个人或集体己经发表的研究成果，也不包含其他己申请学位或其他用途使用过的成果一同工作的同志对本研究所做的贡献。与我均己在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意

3、承担相关法律责任。■名旬若矣心樓私年之＾作棄￣中稽像禾泣学位论文题目：爵聲研兔〇／＾〇：日期＝又年６月／日作者签名嗦待大连理工大学专业学位硕±学位论文摘要一个研究课题图像分类是计算机视觉领域中十分重要的，在日常生活、工业生产、医疗设备一、军事活动等多个领域都起到了十分重要的作用，大数据时代的来临进步增加了它的应用价值。然而随着图像数量和种类的不断增加，加上图像本身受到光照、姿态、背景干扰、目标遮挡等多种因素的影响，使得图像分类问题具有相当的挑战性。通一个完整的图像分类框架包括特征提取常情况下、图像表达和分类器Ｈ个关键步骤。本

4、文系统总结了Ｈ个步骤中的代表性工作，并重点研究了图像表达和分类器两个模块，提一种新的图像表达方案和分类算法出了。图像表达方面，大量工作表明在构造图像表达时保留特征的局部性和利用高阶信息对最终的表达能力十分重要。受此启发本文在局部聚合方法的基础上引入了高阶信息，提出了一种高阶局部聚合方法。该方法首先在特征空间和图像空间两个层面分别进巧局部高阶聚合，得到高斯分布来表达图像的局部信息。因为高斯分布处在黎曼空间上，本一文进而研究了对其进行编码的可行方案，提出了种简单离效的将协方差对角的高斯分布映射到线性空间的方法，然后便可Ｗ利用欧式空间的经典方法对高斯

5、分布进行编码得到最终的图像表达。该方法无论是使用经典的手工特征还是卷积神经网络特征都表现出了十分优异的性能。分类器方面，当下流行的基于卷积神经网络特征的图像表达都是直接利用支持向量机进行分类，现有的少数几篇基于朴素贝叶斯，而基于最近邻的分类器则很少受到关注一最近邻分类器的工作性能也都不尽人意。本文为了克服这类方法的缺陷，提出了种新的大间隔最近子空间分类器，。首先区别于在特征空间的匹配方式本文在图像表达层面定义了Ｈ种图像到图像类的距离形式，将分类速度提升了数百倍。然后在此基础上进行了大间隔的度量学习进一步显著的提升了分类化能一。此外本文还提出了

6、种简单高效的利用卷积神经网络特征的图像表达方法，并将其与大间隔最近子空间分类器结合在多个图像分类任务中取得了十分有竞争力的结果。另外本文在多种图像分类任务，，，，如场景分类目标识别纹理分类精细分类等多种共８个标准数据集上进行了大量实验比较，这些实验表明本文提出的方法具有优异的性能和很强的通用性。关键词：图像分类；高阶聚合：局部聚合；大间隔度量学习；最近子空间分类器－－Ｉ图像分类中的图像表达与分类器关键技术研究艮ｅｓｅａｒｃｈｏｎＫｅｙＴｅｃｈｎｉｕｅｓｏｆＩｍａｇｅＲｅｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄＣｌａｓｓｉｆｉｅｒｉ

7、ｎｑｐＩｍａｅＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｇＡｂｓｔｒａｃｔＡｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｉｍｏｒｔａｎｔｔｏｉｃｓｉｎｃｏｍｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｉｍａｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｌａｉｎｐｐｐ，ｇｐｙｇａｎｉｎｄｉｓｅｎｓａｂｌｅｒｏｌｅｉｎｏｕｒｄａｉｌｉｆｅｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅｍｅｄｉｃａｌｆａｃｉｌｉｔｍＵｉｔａｐｙｌ，，ｙ，ｒｙｖｕ＊ａｃｔｔａｎｄｓｏｏｎＴｈｅａｄｖｅｎｔｏｔａｅｉｓａｅ