基于稀疏表示的圖像目標(biāo)分類方法研究

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1、遲學(xué)校代碼；１：０００４密級(jí)：公開(kāi)如艾新ｍＢＥＩＪＩＮＧＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ氣ｊｊ＾碩±學(xué)位論文］基于稀疏表示的圖像目標(biāo)分類方法研究＾作者姓名胡碧董學(xué)科專業(yè)信號(hào)與信息處理ｉ，層：指導(dǎo)教師苗振江教授Ｋ＾．培養(yǎng)院系計(jì)龍與信息技術(shù)學(xué)院．－Ｊ售＾麗嚴(yán)。占ｓ＃ｉ福一曬鬧固圓爾可面回巧．．１盡義含ｉｉ１４Ａ碩±學(xué)位論文基于稀疏表示的圖像目標(biāo)分類方法研巧ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＩｍａｅＯｂｅｃｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＢａｓｅｄＯｎＳａｒｓｅｇｊｐＲｅｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｐ作者：胡碧

2、董導(dǎo)師：苗振江北京交通大學(xué)２０１６年３月學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者完全了解北京交通大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定。特授權(quán)北京交通大學(xué)可將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，提供閱覽服務(wù)，、縮印或掃描等復(fù)制手段保存并采用影印、匯編Ｗ供查閱和借閱。同意學(xué)校向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤(pán)。學(xué)?？桑诪榇嬖陴^際合作關(guān)系的兄弟高校用戶提供文獻(xiàn)傳遞服務(wù)和交換服務(wù)。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)說(shuō)明）學(xué)位論文作者簽名：導(dǎo)師簽名：簽字曰期：年導(dǎo)月戶曰簽字曰期：興／（年作＾曰學(xué)校代碼：１０００４密級(jí)：公開(kāi)北京交通

3、大學(xué)碩±學(xué)位論文基于稀疏表示的圖像目標(biāo)分類方法研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＩｍａｅＯｂｅｃｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＢａｓｅｄＯｎＳａｒｓｅｇｊｐＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ作者姓名：胡碧董學(xué)號(hào)：１３口０３２７導(dǎo)師姓名：苗振江職稱：教授學(xué)位類別：工學(xué)學(xué)位級(jí)別：碩±學(xué)科專業(yè)：信號(hào)與信息處理研究方向：圖像分類北京交通大學(xué)２０１６年３月Ｉ致謝本論文的整體研究工作在我的導(dǎo)師苗振江教授的指導(dǎo)下開(kāi)展，研巧過(guò)程中苗振，對(duì)我的選題江教授對(duì)我的工作給予了非常大的幫助、研究方向和研究方法都進(jìn)行了悉必的指導(dǎo)。對(duì)于研究中遇到的問(wèn)題

4、，苗振江教授總能及時(shí)地給我提供指導(dǎo)，確保我研究能夠順利進(jìn)行。苗振江教授拓寬了我的研巧思維，給予了我很多學(xué)術(shù)上的啟發(fā)，對(duì)我學(xué)術(shù)興趣的培養(yǎng)起到了至關(guān)重要的作用。另外，Ｈ年的師生關(guān)系相處中，、苗振江教授對(duì)我生活、學(xué)習(xí)和工作上的關(guān)也無(wú)微不至。苗振江教授淵博的專業(yè)學(xué)識(shí)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)態(tài)度、飽滿的工作熱情都對(duì)我產(chǎn)生了巨大的影響。在此，我衷屯地感謝苗振江教授對(duì)我的關(guān)巧、指導(dǎo)和幫助。由于研究?jī)?nèi)容的課題是與日本富±通合作開(kāi)展，該公司的劉汝杰老師定期與項(xiàng)組的同學(xué)交流項(xiàng)目進(jìn)展、目，對(duì)我們研巧終于到的問(wèn)題進(jìn)行了悉屯的指導(dǎo)，拓寬了我，的研究思維，給予了我很多學(xué)術(shù)上的啟發(fā)，。因而在本文研巧過(guò)程

5、中劉老師的細(xì)屯、指點(diǎn)對(duì)我的學(xué)習(xí)進(jìn)步起到了十分重要的作用。感謝實(shí)驗(yàn)室中許萬(wàn)茹、馬聰、霍玉婷、張強(qiáng)、馬文華、崔強(qiáng)等同學(xué)對(duì)我研究工作和學(xué)習(xí)生活所給予的幫助。同時(shí)，我也要感謝我的家人和朋友，他們的關(guān)也和支持是我繼續(xù)前行的巨大動(dòng)、力，我無(wú)法專屯地學(xué)習(xí)和工作。他們的支持是我面對(duì)困難和，沒(méi)有他們的默默付出挫折的勇氣來(lái)源。ＩＩ北京交通大學(xué)碩±學(xué)位論文摘要摘要一，圖像有著強(qiáng)大的信息搭載量，眾所周知，而隨著科技的發(fā)展系列依賴于圖像進(jìn)行工作的高科技產(chǎn)品應(yīng)運(yùn)而生，從而促進(jìn)了圖像處理技術(shù)的蓬勃發(fā)展。圖像目標(biāo)分類作為圖像處理、人工智能發(fā)展至關(guān)重要的研巧方向，同樣在Ｗ前所未

6、有的速度發(fā)展著。然而和生物認(rèn)知相比，圖像目標(biāo)識(shí)別的速度和準(zhǔn)確率仍舊處于較為落后的水平，具有較高的研究?jī)r(jià)值和進(jìn)步的空間。故而，本人選擇基于稀疏表示算法的圖像目標(biāo)分類作為自己的研究生階段的研究方向。在本文中，本人使用ＯｘｆｏｒｄＰｅｔＤａｔａｓｅｔ中的ｃａｔｄｏ數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)ｇ，通過(guò)８－Ｈ［］對(duì)ＭＨＭＰ算法（ＭｕｌｔｉｐａｔｈＳａｒｓｅＣｏｄｉｎＵｓｉｎｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＭａｔｃｈｉｎＰｕｒｓｕｉｔ）中ｐｇｇｇ一－ＫＳＶＤ進(jìn)行修改的字典學(xué)習(xí)算法ＭＩ，得到個(gè)新的字典更新算法。該算法通過(guò)將字典學(xué)習(xí)與多尺度相結(jié)合而得到，本文將其命名為基于多尺度的奇

7、異值分解（ＫＳ－ｉｎｇｕｌａｒＶａｌｕｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＭｕｌｔｉＳｃａｌｅＯｂｊｅｃｔｓ，簡(jiǎn)稱ＭＳＫＳＶＤ算法）。經(jīng)大量實(shí)驗(yàn)證明－ＫＳＶＤ算法替代原始的Ｍ－ＭＳＩｉＡ，用ＫＳＶＤ算法，可提升目標(biāo)分［類的準(zhǔn)確率。一進(jìn)步－，本文針對(duì)ＭＨＭＰ算法的路徑進(jìn)行分析，提出更優(yōu)的路徑設(shè)計(jì)，從而達(dá)到：１）在保持準(zhǔn)確率不降化的情況下，可，從而減少算法的［＾減