基于综合特征的图像分类

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2、个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加１＾１标注和致谢的地方外，论文中不包含其它人己经发表或撰写过的研巧成果。，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使巧过的材料一与我同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切巧关的法律责任。研究生签名：冬水日期：南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可Ｗ保留并向国家有关部口或机构送交论文的

3、复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可切采用影印、缩印或妇描等复制手段保存、汇学位论文。子文档的和纸编本本文电内容质一致。论文的公（刊登）学研生。论文的内容相布包括授权南京邮电大巧院办理。位论涉密学文在解密后适用本授权书－冶／，研生签：ｉｈ签：：６ｙ巧名Ａ导名爲日期师ImageClassificationBasedonComprehensiveFeatureThesisSubmittedtoNanjingUnive

4、rsityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByHuang,TaoSupervisor:Prof.QiuXiaoHuiMay2016摘要随着互联网和多媒体技术的发展，我们可以从多媒体设备、互联网等多种渠道获取大量的图像。分类作为图像识别的基础，已经成为人们分析和理解图像信息的重要工具。大数据时代到来，对快速、高效的分类要求变得越来越强烈，使用传统的人工标注方法来实现对图像的分类已经无法应对当今数据爆炸时代的挑

5、战。如何有效地理解和利用图像内容，从海量图像库中获取有用信息已经成为一项具有挑战性的研究课题。从20世纪90年代开始，基于内容的图像分类技术就引起了各界的广泛关注。基于内容的图像分类系统，主要通过提取图像的底层特征来描述图像内容，再结合机器学习方法来实现图像分类。本文主要完成的工作如下：一是通过基于HSV颜色空间量化方式的研究，提出了一种44级非等间隔量化方式。使用该量化方式提取的图像颜色特征具有特征向量维度低、光照敏感度低等优点，仿真得到的分类准确率达到了65.6%。与传统的72级量化方式相比

6、，分类准确率相当并具有更快的特征提取与分类训练速度。二是研究一种将图像颜色、纹理特征相结合的图像综合特征提取方法。该方法能够更加全面地描述图像内容，避免了单一特征的局限性。仿真结果表明：相对于使用单一特征的分类方法，使用综合特征可获得更高的分类准确率。三是提出一种图像综合特征加权的算法。针对综合特征中某单一特征的分类效果较差而影响分类准确率的问题，提出一种新的综合特征加权方式。首先从图像的综合特征中发现分类效果较差的单一特征，然后通过加权的方式降低该单一特征对分类结果的影响。综合特征加权解决了个

7、别类别分类准确率较低的问题，同时一定程度上也提高了所有类别的平均分类准确率。关键词:基于内容的图像分类，图像特征提取，支持向量机，特征加权IAbstractClassificationasthebasisofimagerecognition,hasbecomeanimportanttoolforpeopletoanalyzeandunderstandtheimageinformation.Rapidandefficientclassificationhasbeenincreasinglydema

8、ndedwiththearrivalofbigdataera.It’snolongerabletocopewiththechallengeoftheeraofbigdatatousethetraditionalmanualannotationmethod.Howtousetheimagecontenteffectivelyandextractusefulinformationfromthemassiveimagedatabasehasbecomeachallengingresearchtopic