图像识别中的中间层语义特征学习研究

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1、乂逢键＾大葦ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ预王享恆巧文ＭＡＳＴＥ民ＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮＭ幽冷－图像识别中的中间层语义特征学习研究软件工程学科专业刘间日娟作者姓名指导教师２０１６年６月２日答辩日期硕±学位论文图像识别中的中间层语义特征学习研究？－ＡＳｔｕｄｏｆＭｉｄｌｅｖｅｌＳｅｍａｎｔｉｃＦｅａｔｕｒｅＬｅａｒｎｉｎｇｉｎＩｍａｅＲｅｃｏｙｇｇｎｉｔｉｏｎ作

2、者姓名：刘丽娟学科、专业：软件工程学号：２１２１７０２６指导教师：李豪杰２０１６年０３完成日期：月２０日乂遠巧义乂緣ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｙｇｙ大连理王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已经发表的研究成果，也不包含其他己申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的

3、同志对本研究所做的贡献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，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：图像识别中的中间层语义特征学习研究么｜６作者签名：满箱日期：年＾月７日却大连理工大学硕＋学位论文摘要移动电子终端和４Ｇ互联网的高速发展给予了人们在日常生活中使用互联网应用的一极大便利，与此同时，目前的数字信息采集设备的数据处理能力也进步加强，常用的社交工具已经能够支持大量并且辕为复杂的图像与视频处理过程，这也増加了人们在曰常生活中

4、对图像Ｗ及视频数据的依赖。为了提高图像／视频数据的可使用性，需要计算机一对这些数据进行有效分析，这也是海量数据理解中个亟待解决的问题。图像和视频数据分析中最大的难点在于对其语义内容的理解。在图像语义理解Ｈ层模型（视觉层、对象层和概念层）中，视觉层特征很难满足目前图像语义理解的需求，而概念层语义信息作为图像理解的目标，直接学习获取比较困难。本文重点关注图像的中间层语义特征学习，并从语义上下文特征和语义图像块两个方面进行了相关研究。一首先，本文提出了种基于多层特征表示的视频语义概

5、念检测方法。在送种方法中本文考虑学习底层特征之间的潜在关联性，具体使用主题模型（ＬＤＡ）学习图像的底层一特征之间的语义上下文关系，作为图像的上下文语义信息，同时考虑种有效的基于底层特征的全局编码方式，即费舍尔向量，学习基于底层特征的图像全局特征表示，并在最终的图像特征表示中对送两种特征进行融合。本文通过语义概念检测实验来验证这种方法的有效性。一其次，本文还提出了种自顶而下的中间层语义特征学习方法。这份工作中的关注重点是底层特征之间的共现特性，并考虑使用模式挖掘算法对这种共

6、现特征进斤挖掘作为图像的中间层语义特征，在实验中具体使用最优模式模型学习算法。本文首先从输入图像中提取有意义的图像块，，然后基于送种弱语义图像块提取图像的中间层语义信息并基于这种中间层语义特征学习图像的最终特征表示，最终将之运用于图像分类任务中。关键词：中间层语义特征学习；费舍尔向量；主题模型；最优频繁模式挖掘－－１图像识别中的中间层语文特征学习研究＊ｏｆ－ＡＳｔｕｄＭｉｄｌｅｖｅｌＳｅｍａｎｔｉｃＦｅａｔｕｉｅＬｅａｒｎｉｎｉｎＩｍａｅＲｅｃｏｎｉ

7、ｔｉｏｎｙｇｇｇＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｍｏｂｉｌｅｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｂｒｍｉｎａｌｓａ打ｄ４ＧＩｎｔｅｒｎｅｔｈａｖｅｇｉｖｅ打ｐｅｏｐｌｅａｒｅａｔｃｏｎｖｅｎｉｅｎｃｅＵ）ｕｓｅ化ｅＩ打ｔｅｍｅｔａｓｉｎｔｈｅｉｒｄａｉｌｌｉｆｅ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅｔｈｅｄａｔａｇｐｐｙ，ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｏｆｄｉｇｉｔａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏ打ｃｏｌｌｅｃｔｉｏ

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