
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1、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、多媒體、模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域非?;钴S的研究方向。圖像分類(lèi)在很多領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用,包括安防領(lǐng)域的人臉識(shí)別、智能視頻分析、行人跟蹤等,互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的基于內(nèi)容的圖像檢索、相冊(cè)自動(dòng)歸類(lèi)等??梢哉f(shuō),圖像分類(lèi)已經(jīng)應(yīng)用于人們?nèi)粘I畹姆椒矫婷?,?jì)算機(jī)自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)也在一定程度上減輕了人的負(fù)擔(dān),改變了人類(lèi)的生活方式。
近年來(lái),字典學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于圖像分類(lèi)以及視頻處理領(lǐng)域。在該模型中,圖像被表達(dá)成一組字典的少量原子的線(xiàn)性組合。
2、研究表明,在大多數(shù)圖像處理應(yīng)用中,例如人臉識(shí)別、對(duì)象識(shí)別、圖像分類(lèi)等,相較于非監(jiān)督字典型學(xué)習(xí)方法,基于類(lèi)別層次關(guān)系的監(jiān)督型字典學(xué)習(xí)方法取得更好的實(shí)驗(yàn)性能。本文主要針對(duì)結(jié)構(gòu)化字典學(xué)習(xí)模型及在圖像分類(lèi)方法中的應(yīng)用進(jìn)行了研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:
1.對(duì)非監(jiān)督型字典學(xué)習(xí)和監(jiān)督型字典學(xué)習(xí)進(jìn)行概述,并分析現(xiàn)有字典學(xué)習(xí)理論在圖像分類(lèi)應(yīng)用中存在的問(wèn)題。
2.引入一種基于圖導(dǎo)向的監(jiān)督型字典學(xué)習(xí)方法,該算法將類(lèi)別層次結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)的關(guān)
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