独立子空间中的场景特征增量学习方法.pdf

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1、计算机研究与发展ISSN1000—1239／CN111777门rPJournalofComputerResearchandDevelopment50(11)：2287—2294，2O13独立子空间中的场景特征增量学习方法谢昭凌然吴克伟(合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009)(xiezhao@hfut．edu．cn)IncrementalLearningTowardsSceneFeaturesinIndependentSubspaceXieZhao，LingRan，andWuKewei(SchooloComputerandInformation，He]eiUniversityofTeeh

2、nolog，Hefei230009)AbstractSceneclassificationisnotaneasytaskowingtothevariability，ambiguity，andthewiderangeofilluminationandscaleconditionsthescenesmayapply．Sincefeatureextractionandscenerepresentationplayimportantrolesinclassificationtasks，thispaperpresentsanapproachforunsupervisedfeaturelearningba

3、sedonindependentsubspaceanalysis．Theproposedmethodcouldautomaticallylearnstructuralfeaturebasesorganizedinagroupedfashionfromrandomlysamplednaturalimagepatchesinindependentsubspaces．Optimizationprocessoffeaturebasesisimplementedunderanincrementallearningframeworktocopewiththelearningdifficultywithla

4、rgeordynamicsamples．Patch—basedimagedescriptorsarecomputedoverregularlydividedgridsusingnonlinearcombinationcoefficientsofthelearnedfeaturebases．Thesedescriptorsarethentakenintothespatialpyramidmatchingmodel，whichincorporatesspatiallayoutinformationandglobalgeometriccorrespondenceforrecognizingscene

5、categories，tobuildhierarchicalscenerepresentations．Experimentrevealshowtherelatedparametersinfluenceobjectiveoptimizationprocessandthefinalclassificationperformance．ComparedwithseveraltypicalmodelsinclassificationtaskonOTscenedataset，theproposedmethodcouldformlow—dimensionalbutefficientimagepatchdes

6、criptorsandachievehighclassificationaccuracywithstability．Keywordsindependentsubspaceanalysis；incrementallearning；featurebase；spatialpyramidmatching；‘sceneclassification摘要针对特征提取与场景描述在场景分类任务中的重要性，提出了一种独立子空间内的场景特征增量学习方法，采用基于独立子空间分析的无监督学习方法获取结构化的特征基元，基元的优化过程融入增量学习的思想框架中，以解决大样本以及动态样本下的学习难题．通过特征基元的非线性映射获

7、取一种规则网格划分下的图像块状描述子，最后结合空间金字塔匹配模型构建层次化的场景描述，有效提高了场景图像分类的精确度．在OT场景图像集上的实验结果表明，所得特征基元能够用于构建低维高效的场景描述，通过详细讨论相关参数对优化过程以及分类性能的影响，并与多种典型模型下的实验结果进行对比，充分验证了该方法在场景分类任务中的有效性．关键词独立子空间分析；增量学习；特征基元；空间金字塔匹配；场景分类中图法分