基于memetic特征选择的花卉图像检索

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1、分类号TP311学校代码10590UDC004密级公开深圳大学硕士学位论文基于Memetic特征选择的花卉图像检索曹美媛学位类别工程硕士专业学位专业名称软件工程学院（系、所）计算机与软件学院指导教师肖志娇原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文基于Memetic特征选择的花卉图像检索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。本声明的法律结果由本人承担。论文

2、作者签名：日期：年月日基于Memetic特征选择的花卉图像检索摘要随着互联网的发展，数字图像资源呈现前所未有的爆炸式增长。如何对如此海量的数字图像资源进行有效的组织、管理和检索，以方便用户的快速准确查找成为广大学者研究的热点。传统的基于文本的图像检索已经不能满足用户要求，因此，近年来基于内容的图像检索开始飞速发展。本文介绍了基于内容的图像检索的研究背景意义和其关键技术，并在此基础上研究了花卉图像的检索问题。本文的工作主要如下：（1）本文介绍了基于内容的图像检索的研究背景和意义，并对相关研究和技术进行了综述。介绍了

3、图像检索的主要流程和关键技术，对花卉图像检索问题的特殊性进行分析和总结。（2）对于图像特征集采用Memetic算法进行特征选择。我们在Memetic框架下，对问题进行二进制编码，并通过进化操作进行择优。使用马尔科夫毯作为局部搜索机制，在优秀个体邻域内进行局部搜索，根据近似马尔科夫毯的判断标准，对候选特征子集使用添加和删除两种操作。（3）针对花卉种类间相似，类内部又有差异的情况，改进了多特征融合层次分类的方法。首先提取图像库的显著图并采用SLIC（SimpleLinearIterativeClustering）简单

4、线性迭代聚类方法得到分割图。对分割后的图库提取颜色、纹理、形状等特征，运用Memetic优化框架对每种特征进行选择，逐个训练得到多个SVM（SupportVectorMachine）初级分类器。通过每个初级分类器得到分类概率值，合并生成新的特征集，进行花卉图像检索，有效的提高分类准确率和检索效率。（4）我们在Oxford17类花卉图库、Corel图像库上进行了大量的实验，结果表明，本文所提出的基于Memetic算法特征选择花卉检索技术效果比较理想，同时也具有一定的通用性。关键词：基于内容的图像检索；Memetic

5、算法；特征选择；花卉图像检索；近似马尔科夫毯IFlowerImageRetrievalbasedonMemeticFeatureSelectionAbstractWiththerapiddevelopmentoftechnology,digitalimageresourcehasgrownexplosively.It’sbecomemoreandmorevitaltoprovideeffectiveimageretrievalmethodstohelppeopletogetinformationtheywante

6、d.WeconductasystematicanddeepstudyonflowerimageretrievalproblemandproposedanovelflowerimageretrievalmethodbasedonfeatureselectionusingMemeticalgorithm.Themainworkandcontributionofthisthesisarelistedasfollows:(1)Introducingthedevelopmenttrendandsomekeytechniqu

7、esofcontent-basedimageretrieval(CBIR).Andgivinganintroductionoftheflowerimageretrievalproblem.(2)UsingaMemeticframeworkembeddedalocalsearchoperationnamed‘Markovablanket’toselectoptimalfeaturesubset.Weusedtwooperationsnamed“add”and“delete”.Withthistwooperation

8、s,wedeletealotofredundantandirrelevantfeaturesandimproveretrievalefficiencyatthesametime.(3)Improvingthehierarchicalclassificationmethodbasedonmulti-featurefusiontosolvingtheinter-classsi