基于多通道的分层特征提取的图像识别

基于多通道的分层特征提取的图像识别

ID:35063743

大小:5.74 MB

页数:70页

时间:2019-03-17

基于多通道的分层特征提取的图像识别_第1页
基于多通道的分层特征提取的图像识别_第2页
基于多通道的分层特征提取的图像识别_第3页
基于多通道的分层特征提取的图像识别_第4页
基于多通道的分层特征提取的图像识别_第5页
资源描述:

《基于多通道的分层特征提取的图像识别》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、木固种違若若大赛UniversityofScienceandTechnologyofChi打a硕±学位论文-■@论文题目基于多通道的分居特征提取的图像巧别化埃作者姓名计茸机软件与理冷学科专业黄章进教投导师姓名二0一六?年巧月完成时间?V木国許赛名术大赛硕±学位论文戀基于多通道的分层特征提取的图巧识别作者姓名:祝壌学科专业:计算机软件与理论-导师姓名:黄章进副教授二〇—完成时间:六年四月IUni

2、versityofScienceandTechnologyofChinaA’DissertationforMastersDegree戀Mu-ltiChannelHierarchicalFeatureExtractionforImaegReconitiong’Au化orsName;PuZhuSpeciality:ComputerSoftwareandTheorySupervisor:Assoc.Prof.ZhanginHuanjgF

3、inishedtime:Aril2016p,A中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除己特,别加标注和致谢的地方外,论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研巧成果。与我一间工作的同志对本研究所做的贡献均己在论文中作了明确的说明。LWb-T、作者签名:签字日期:中国科学技术大学学位论文授权使用声明一作为申请学位的条件之,学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权,目P;学校有权按有关规定向

4、国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅,可U将学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索,可采用影印、缩印或扫描等賓制手段保存、汇编学位论文。本人提交一的电子文档的内容和纸质论文的内容相致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。□保密(年)^作者签名:导师签名:-1.I2签字日期I’.:么7签,日期:r^/6)f^痛要图像识别在模式匹配一、计算机视觉、化器学习等研究领域都是个热口的研究课题。经过多年的研巧发展,国像识别领域

5、已经形成了许多成熟的技术并且被广泛应用到遥感,、航拍、车牌识别及监控等各个领域。在复杂的现实世界中人,比,,光照条件们拍摄的许多图像都包含着多种维度的信息如轮廓,大小视角,场景布局等,那么團像中的光。如果图像识别主要关注的是对图像中对象的识别照、场景等信息就变成了干扰信息。当这些干扰信息太多的情况下,提取图像中的所需的有效特征就变的尤为困难。因此如何才能在提取图像的有效特征时不受一,就变成了计算机视觉中是个非常重要的问题干扰信息的影响。一针对上述问题,本文提出了种多通道下的分层特征提取

6、算法,减轻了千扰。信息对图像特征提取的影响,提高了算法识别率本文的主要工作包括:-(1)研巧发现现有的字典学习算法KSVD容易出现过拟合的现象,因此在K-SVD算法中引入相干性参数,降低了学习得到的字典中原子的相关程度,提*。升了字典?的表述能力实验结果表明,识别率比优化前提高2%4%,Matbb和C-MEX混Ma化版的23倍W上。合编程的效率是tl(2)分析了当前图像特征提取过程中比较主流的稀疏编码算法,对比匹配追踪算法和正交匹配追踪算法的优劣。然后将卷积网络中的空间金字塔池化应用

7、到稀疏编码中,W降低了计算复杂度。(3)设计了多种通道对图像进行特征提取,即将图像按照不同的尺寸进行分割,每种分割方案(通道)在经过多层的特征提取后得到图像的特征向量。然后对不同通道的特征向量使用线性SVM训练模型,用于识别,。实验结果表明増加多通道并稀疏编码后的结果比别的特征提取算法识别率至少高出4%。关键词:特征提取多通道分层字典学习稀疏编码IABSTRACTABSTRACTerecotoreseartsomreseImaggniio打isahtchsubec

8、inearchfieldssuchasjatternmaU:hncomtrianchnerninandon.Thearpigevisondmaileasorousof,pugghyresearchanddevelomen化erearcmanmauret;echnoloieshathavebee打pt,ytgt

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。