基于詞袋模型的圖像檢索與分類系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)與存儲(chǔ)技術(shù)的逐步發(fā)展,大規(guī)模圖像集的出現(xiàn)成為必然。如何尋找到快速有效的檢索和分類方法來處理這些內(nèi)涵豐富的圖像成為當(dāng)下圖像領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。從依賴人工標(biāo)注的圖像處理到基于顏色、紋理、形狀特征的機(jī)器識(shí)別,實(shí)現(xiàn)了圖像處理人工到智能的跨越,使計(jì)算機(jī)擁有了一定意義上的“視覺”。尺度不變特征(SIFT)則更符合人類的視覺過程,對(duì)視角、光照、尺度、背景變化和噪聲具有良好的不變性。此外,從文本領(lǐng)域引入的算法“詞袋模型”也由于其大大提高了檢索和分

2、類的效率而備受關(guān)注。
　　本文在研究SIFT特征和詞袋模型算法的基礎(chǔ)上,進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn),設(shè)計(jì)了基于詞袋模型的圖像檢索和分類實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。本系統(tǒng)以visual studio2012為平臺(tái)實(shí)現(xiàn)算法,以MFC設(shè)計(jì)界面,實(shí)現(xiàn)了四大功能模塊,包括系統(tǒng)初始化,SIFT輔助功能,即特征點(diǎn)檢測(cè)和特征點(diǎn)匹配的演示過程,以及檢索和分類。檢索采用歐氏距離進(jìn)行相似度度量,以查全率、查準(zhǔn)率作為性能評(píng)價(jià)指標(biāo);分類采用支持向量機(jī)模型(SVM)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自動(dòng)歸類,并統(tǒng)計(jì)

3、每類圖像的分類正確率。本系統(tǒng)從圖像檢索分類實(shí)驗(yàn)的多個(gè)經(jīng)典圖像庫中抽取圖像,組成17個(gè)種類共1020幅的圖像庫,每類圖像分測(cè)試集和訓(xùn)練集,分別為20幅和40幅。特征庫由XML結(jié)構(gòu)化語言存儲(chǔ),實(shí)現(xiàn)了特征和圖像的一一對(duì)應(yīng)。本系統(tǒng)允許用戶通過簡(jiǎn)單的參數(shù)設(shè)置更新系統(tǒng)數(shù)據(jù),便捷地修改圖像庫、改進(jìn)算法、生成特征庫,也可直觀地觀察檢索和分類效果,為研究者提供了操作簡(jiǎn)便、功能完善的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。
　　本文從圖像檢索和分類算法的研究意義出發(fā),分析了相關(guān)算