基于改進詞袋模型的圖像分類算法研究

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1、Ｐ３９１；１３２２０１０５６；Ｔ學(xué)校代碼；１０２７０分類號學(xué)號止為＇作絶乂爹碩±學(xué)位論文論文題目：基于改進詞袋模型的圖像分類算法研究，學(xué)院：信息與機電工程學(xué)院專業(yè)：計算機應(yīng)用技術(shù)硏究方向：數(shù)字圈像處理－研究生姓名：徐通指導(dǎo)教師：馬燕４二零一六年三月完成日期：Ｌ論文獨創(chuàng)性聲明本論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研巧成果。論文中除＞１標注和致謝的地方外了持別加＾＾，不包含其他人或機構(gòu)己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。其他同志對本研究的啟發(fā)和所做的貢獻均已在論文中做了明

2、確的聲明并表示了謝意。作者簽名日期：論文使用授權(quán)聲明本人完全了解上海師范大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即；學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許論文被查閱和借閱；學(xué)?？晒颊撐牡娜炕虿浚崳?，、。分內(nèi)容可？采用影印縮印或其它手段保存論文保密的論文在解密后遵守此規(guī)定。？作者簽名：赴／Ｕ．：福誠導(dǎo)師簽名＾日期ｆTheResearchonImageClassificationAlgorithmBasedonImprovedBag-of-Visual-WordsADissertationSubmittedforthe

3、DegreeofMasterCandidate:XuTongSupervisor:MaYanSpecialty:DigitalImageProcessingCollegeofInformation,MechanicalandElectricalEngineeringShanghaiNormalUniversity,Shanghai,ChinaMarch20162上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要基于改進詞袋模型的圖像分類算法研究摘要近年來，隨著對Bagofvisualwords(BoVW)模型的不斷研究，使得其在圖像處理領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。由于圖像在人

4、們生活工作中發(fā)揮著不可或缺的作用，因此如何在龐大的圖像數(shù)據(jù)庫中，快速準確地查找到人們所需要的圖像信息是至關(guān)重要的。論文主要研究基于視覺詞袋模型的圖像分類方法，針對視覺詞袋模型中存在的問題做出了相應(yīng)的改進。論文研究的主要問題概括為以下三個方面：1.提出一種基于角點和圖論的感興趣區(qū)域分割算法，自動確定圖像中感興趣區(qū)域。首先對圖像進行角點提取，然后對角點構(gòu)造無向圖，依據(jù)圖論的方法對角點進行篩選，確定感興趣區(qū)域。論文選取Caltech100數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)作為實驗對象，證明了算法的有效性。2.在改進的詞袋模型的基礎(chǔ)上，引入模糊隸屬度函數(shù)對詞袋模型進行優(yōu)化。

5、在圖像直方圖向量構(gòu)建過程中，引入不同的模糊隸屬度函數(shù)，構(gòu)造圖像的模糊直方圖向量表示，再結(jié)合SVM算法，進而完成對查詢圖像的分類過程。實驗結(jié)果表明采用改進后的方法分類得到的圖像結(jié)果有了明顯的提高。3.引入多核并行計算技術(shù)，對視覺詞袋模型算法進行并行優(yōu)化，進而提高算法的執(zhí)行效率。依據(jù)視覺詞袋模型和多核并行計算的原理對算法進行優(yōu)化，包括特征提取、特征聚類和圖像直方圖生成三個部分。實驗結(jié)果證明了并行多核計算提高了算法的效率和其在圖像分類中的實用性。關(guān)鍵詞：視覺詞袋模型；支撐向量機；K-means算法；ROI分割；圖論；模糊函數(shù)；多核并行計算IAbstra

6、ctShanghaiNormalUniversityMasterofScienceTheResearchonImageClassificationAlgorithmsBasedonImprovedBag-of-Visual-WordsAbstractInrecentyears,withthecontinuousresearchonbag-of-visual-words(BoVW)model,BoVWmodelhasbeenwidelyusedinthefieldofdigitalimageprocessing.Becausetheimagepla

7、ysanimportantroleinpeople'slifeandwork,itissignificanttoquicklyandaccuratelyextracttheimageinformationfromthelargescaleofimagedatabase.Thispapermainlyfocusesontheimageclassificationmethodbasedonbag-of-visual-wordmodel,andfurthermakessomeimprovementsonthiskindofproblem.Themain

8、focusinthispapercanbesummarizedasfollows:1.ThispaperproposesaROIsegm