自然圖像的有效編碼和集成遷移分類方法研究.pdf

1、圖像分類是計算機視覺和圖像理解領(lǐng)域中的重要研究方向,在一般圖像分類任務(wù)中存在著“表示”和“學(xué)習(xí)”兩大關(guān)鍵問題。圖像的表示問題通過增強圖像特征表示的可分性來降低后期分類學(xué)習(xí)的難度,基于有效編碼的特征表示方法由于所具有的生物視覺特性,表現(xiàn)出優(yōu)良的性能;在學(xué)習(xí)問題中,由于傳統(tǒng)有監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)方法在小樣本和訓(xùn)練/測試樣本不同分布的條件下的無法獲得可靠模型,而遷移學(xué)習(xí)可以在不同但是相關(guān)的領(lǐng)域或任務(wù)間共享知識,可以有效利用現(xiàn)有的資源來幫助完成小樣本

2、情況下分類模型的學(xué)習(xí)。
　　本文以圖像分類為任務(wù)驅(qū)動,分別就圖像的有效編碼表示和集成遷移分類方法兩個問題進行研究,主要開展了以下工作:
　　(1)分析并總結(jié)傳統(tǒng)圖像特征表示方法,并根據(jù)有效編碼的相關(guān)理論,重點介紹自然圖像的基元編碼表示方法。
　　(2)提出一種獨立子空間內(nèi)的圖像基元學(xué)習(xí)和編碼方法,采用無監(jiān)督方式學(xué)習(xí)獲取圖像基元,利用所得基元對規(guī)則網(wǎng)格劃分的圖像塊進行編碼,并采用空間金字塔特征統(tǒng)計獲取高性能的圖像表示。<