二值化圖像特征及其應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、提取有效的圖像特征是許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題的重要步驟,往往決定了計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法的成敗。隨著互聯(lián)網(wǎng)和手持設(shè)備的普及,大規(guī)模的圖像視頻資料的實(shí)時(shí)處理已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)乃至整個(gè)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的挑戰(zhàn)。這對(duì)提取圖像特征提出了更高的要求。將特征二值化成二元碼或者直接從圖像中抽取二元特征為大規(guī)模和實(shí)時(shí)的視覺(jué)問(wèn)題提供了很好的解決方案。本文的重點(diǎn)正是研究如何得到有效的二值化圖像特征(或稱二元圖像特征)來(lái)解決不同的計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題。
   首先我們提出了一種基

2、于半監(jiān)督學(xué)習(xí)哈希算法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)已有特征的二值化。我們選擇了基于錨點(diǎn)的非線性哈希函數(shù)以提高泛化能力,同時(shí)利用了有標(biāo)記的和未標(biāo)記的數(shù)據(jù)信息,并提出了自助法序列學(xué)習(xí)方案,通過(guò)整體更正之前學(xué)習(xí)的位錯(cuò)誤得到哈希函數(shù)。六個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了所提出的基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)哈希算法的有效性。
   接著我們提出了基于卷積樹(shù)變換的二元特征實(shí)現(xiàn)快速實(shí)時(shí)關(guān)鍵點(diǎn)匹配。在我們的方法中,關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別問(wèn)題被看作一個(gè)圖像小塊的檢索問(wèn)題,這樣可以同時(shí)完成關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別

3、和姿態(tài)估計(jì)。我們提出一種卷積樹(shù)變換方法有效地從圖小塊中抽取二元特征。此外,我們還運(yùn)用了相應(yīng)的基于二元特征子簽名的局部敏感哈希來(lái)進(jìn)行快速近似圖小塊搜索。在人造數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)證明了所提出的方法比現(xiàn)存最先進(jìn)的基于特征描述符和基于分類的關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別方法更有效。
   我們還介紹了基于隨機(jī)映射二元特征在視頻拷貝檢測(cè)中的應(yīng)用。一種有效的稀疏隨機(jī)映射方法被用來(lái)編碼圖像特征并保持判別性。為了處理復(fù)雜的變換,我們?cè)诔槿∪痔卣鲿r(shí)利用了有效的

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