多核學(xué)習(xí)下的場(chǎng)景分類(lèi)方法研究.pdf

1、場(chǎng)景分類(lèi)是圖像理解中高層語(yǔ)義的重要研究?jī)?nèi)容,旨在通過(guò)分析圖像的全局統(tǒng)計(jì)和關(guān)聯(lián)特征,實(shí)現(xiàn)圖像場(chǎng)景的語(yǔ)義標(biāo)注過(guò)程,與圖像檢索的詞語(yǔ)標(biāo)注不同,場(chǎng)景語(yǔ)義具有隱含的特征共性描述,體現(xiàn)一定的無(wú)監(jiān)督特性。正確的場(chǎng)景分類(lèi)不僅可以發(fā)現(xiàn)屬于同一類(lèi)別場(chǎng)景的相似性和不同類(lèi)別場(chǎng)景的區(qū)分性,而且提供了場(chǎng)景和目標(biāo)的上下文語(yǔ)境關(guān)系,有助于得到場(chǎng)景內(nèi)目標(biāo)識(shí)別的正確結(jié)果。常用的基于低層特征和中層語(yǔ)義的建模方法都需要進(jìn)行場(chǎng)景特征提取和匹配,場(chǎng)景建模的好壞會(huì)影響場(chǎng)景分類(lèi)的結(jié)果

2、。不同的分類(lèi)模型對(duì)應(yīng)著不同的場(chǎng)景分類(lèi)方法。
　　本文主要在多核學(xué)習(xí)框架下,針對(duì)不同的場(chǎng)景特征選取相應(yīng)的SVM核函數(shù),使用Simple MKL算法最優(yōu)化核權(quán)重,構(gòu)建多核SVM分類(lèi)器,完成場(chǎng)景分類(lèi),其研究?jī)?nèi)容和研究工作包括以下幾點(diǎn):
　　1)分別研究場(chǎng)景圖像三種全局特征:顏色特征、PHOG特征和Gist特征的提取過(guò)程,針對(duì)Gist特征粒度較為粗糙的問(wèn)題,提出了一種基于稠密網(wǎng)格的局部Gist特征描述,并基于BOW模型設(shè)計(jì)一種高效匹