基于多模式關(guān)聯(lián)規(guī)則的圖像分類研究

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1、分類號密級ＵＤＣ編號中種挺火考幸碩±學(xué)位論文墓子多撲乂矣聯(lián)化則巧國像分類研完學(xué)位申請人姓名：＊義乘申請學(xué)位學(xué)生類別；全巧姑碩壬申請學(xué)位學(xué)科專業(yè)：計義機(jī)應(yīng)巧技術(shù)指導(dǎo)教師姓名；金底乂援碩壬學(xué)位論文＇ＭＡＳＴＥＲＳＴＨＥＳＩＳ碩±學(xué)位論文基于多模式關(guān)聯(lián)規(guī)則的圖像分類研究論文作者：黃雙雪指金聰搬學(xué)科專業(yè)＝計ＩＷＵＳ用技術(shù)研究方向：圖像語義華中師范大學(xué)計算機(jī)學(xué)院２０１６年５月碩去學(xué)位論文＊ｌｌｍｙｊｙＭＡＳＴＥＲＳＴＨＥＳＩＳｇＩｍａｅＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ

2、Ｒｅｓｅａｒｃｈｇ－ＭｏｄａＢａｓｅｄＯｎＭｕｌｔｉｌ乂ｓｓｏｃｉａ村ｏｎＲｕｌｅｓＡＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｔｅｄｉｎＰａｒｔｉａｌＦｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆ１：ｈｅＲｅｕｉｒｅｍｅｎｔｑＦｏｒｔｈｅＭ．Ｓ．ＤｅｇｒｅｅｉｎＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａ化ｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢｙＳｈｕａｎｇｘｕｅＨｕａｎｇＰｏｓｔｇｒａｄｕａｔ：ｅＰｒｏｇｒａｍＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＣｅｎｔｒａｌＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＣｏｎＪｉｎｐｇＡｃａ

3、ｄｅｍｉｃＴｉｔｌｅ：Ｐｒｏ拓ｓｓｏｒＳｉｇｎａｔｕｒｅＡｒｏｖｅｄｐｐＭａ２０１６ｙ碩去學(xué)位論文ＥＲ’ＭＡＳＴＳＴＨＥＷＳ華中種苑大學(xué)學(xué)化冷丈廣刮性若巧和使巧狡權(quán)說巧房創(chuàng)性巧本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，獨立進(jìn)行研究工作所取得的研究成果。除文中己經(jīng)標(biāo)明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究做出貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中Ｗ明確方式標(biāo)明。本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。作者簽名：１曰期：，年月曰５＾辦《Ｉ著學(xué)化冷丈瓜枚使‘用援權(quán)韋、使用學(xué)位論文的規(guī)定

4、：本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留，即學(xué)校有權(quán)。保留并向國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱本人授權(quán)華中師范大學(xué)可Ｗ將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)巧＞、。檢索，可１＾１采用影印縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文同意華中師范大學(xué)可Ｗ用不同方式在不同媒體上發(fā)表、傳播學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容。心作者簽為：凌％葛導(dǎo)師簽名：知日期：知》《年／＾月｜日日期：１《年月下巧＊／＾＂＂本人已經(jīng)認(rèn)真閱讀ＣＡＬＩＳ高校學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫發(fā)布章程，同意將本人的＂＂＂＂學(xué)位論文提交ＣＡＬＩＳ高校學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫中全

5、文發(fā)布，并可按章程中的一年規(guī)定享受相關(guān)權(quán)益。同意論文提巧后滯后：□半年；□；□二布。養(yǎng)泉＾作者簽為：導(dǎo)師簽違：＇曰期：扣｜年曰曰期：年＼／曰＾＾月Ｉ＞《＾月碩去學(xué)位論文ＭＡＳＴＥＲＳＴＨＥＳＩＳ摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)不斷進(jìn)步和發(fā)展，隨著數(shù)字技術(shù)的巨大突破，毎天都會有大量的圖像信息資源充斥于互聯(lián)網(wǎng)上。越來越豐富的圖像資源讓用戶很難在浩滿的圖像數(shù)據(jù)中找出他們真正想要的圖像信息。如何實現(xiàn)高效、快捷的圖像組織和檢索成為很有價值的研巧課題。近年來，通過圖像分類來提取圖像所表達(dá)的語義信息已成為備受關(guān)注的熱點研巧問題。傳統(tǒng)的基于人工標(biāo)注的圖像分類

6、技術(shù)，因為其效率的低下和主觀性差異等缺點，已經(jīng)不能夠滿足人類需求。然而，圖像有著豐富的語義信息，導(dǎo)致圖像底層的特征和人類對圖像的理解之間存在較大差異，出＂＂現(xiàn)語義鴻溝的問題。因此，基于多特征融合的圖像分類技術(shù)應(yīng)運而生。一本文圍繞多模式關(guān)聯(lián)規(guī)則背景下的圖像分類研究這主題，主要針對圖像特征提取、頻繁模式挖掘、多特征融合和分類器設(shè)計等關(guān)鍵問題開展研究，提出了基于多模式關(guān)聯(lián)規(guī)則的圖像分類方法。和關(guān)聯(lián)規(guī)則息息相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠從海量的圖像數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏在圖像背后不為人知的有用知識和模式。要得到多模式關(guān)聯(lián)規(guī)則，首先要對圖像特征進(jìn)巧提取，提取出需要的圖像

7、特征構(gòu)建圖像事務(wù)數(shù)據(jù)庫，然后利用數(shù)據(jù)挖掘的方法對其進(jìn)行關(guān)聯(lián)模式的挖掘，將得到的圖、像高層頻繁模式信息和底層視覺特征頻繁模式進(jìn)行融合，形成多特征多模式的？關(guān)聯(lián)規(guī)則用于表達(dá)圖像的內(nèi)容信息，結(jié)合多分類的圖像分類器，對輸入的圖像樣本集進(jìn)行圖像分類。本文對所提出的分類方法進(jìn)斤實驗，驗證了所提出的基于多模式關(guān)聯(lián)規(guī)則的圖像分類技術(shù)具有較高的分類精度，實驗結(jié)果表明所提出的分類方法是有效可行的。關(guān)鍵詞：關(guān)聯(lián)規(guī)則；數(shù)據(jù)挖掘；特征融合；圖像分類Ｉ碩去學(xué)位論文＇＃ＭＡＳ