基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多示例學(xué)習(xí)的自然圖像分類算法研究.pdf

1、在當(dāng)今這個(gè)信息爆炸的社會(huì)，互聯(lián)網(wǎng)在極大地方便了人們搜索信息的同時(shí)，也存在著一定的問(wèn)題。如何從這些浩如星海的信息中檢索到對(duì)自己有用的部分，這就涉及到檢索與分類的問(wèn)題。圖像的分類與標(biāo)注一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重點(diǎn)內(nèi)容，作為獲取圖像語(yǔ)義信息的重要手段而有著廣泛的應(yīng)用。隨著科技的進(jìn)步及拍攝工具的普及，越來(lái)越多的人們將自己喜歡及感興趣的圖像上傳到網(wǎng)絡(luò)上與人共享，也有越來(lái)越多的人們會(huì)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)搜尋自己想要的圖片。這也導(dǎo)致自然圖像的分類成為

2、最近幾年研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。傳統(tǒng)圖像分類方法通常是基于人工標(biāo)記，但是它存在著兩個(gè)很難解決的問(wèn)題:其一是由于人工標(biāo)記的圖像往往由于主觀因素帶有很強(qiáng)的主觀性，每個(gè)人對(duì)圖像的標(biāo)記方式不同會(huì)導(dǎo)致不同的分類結(jié)果;其二是由于很多標(biāo)記工程比較浩大，通過(guò)人工來(lái)標(biāo)記既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力，難以大批量地進(jìn)行。目前對(duì)于圖像的分類大多集中于遙感圖像及紋理圖像方面，而對(duì)自然圖像的分類研究相對(duì)較少，一方面由于自然圖像的語(yǔ)義及包含的對(duì)象比較復(fù)雜，沒(méi)有明顯的規(guī)律性;另一方面則是由于

3、自然圖像多為彩色圖像，顏色特征紛繁雜亂，使得通過(guò)自然圖像中包含的內(nèi)容對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行分類面臨著較大的挑戰(zhàn)。目前基于內(nèi)容的圖像分類已經(jīng)取得了一定的研究成果，然而已有的研究方法大多是基于圖像的單一特征，這并不足以充分地描述圖像，但是多示例方法就可以很好地解決這個(gè)問(wèn)題。本文在深入研究多示例學(xué)習(xí)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，提出了全新的多示例學(xué)習(xí)方法用以解決自然圖像的分類問(wèn)題。
　　本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　針對(duì)自然圖像分類問(wèn)題，基于BP神經(jīng)