本文關(guān)鍵詞：基于感受野學(xué)習(xí)的特征詞袋模型簡化算法

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【摘要】：本文研究了在圖像識別任務(wù)中,感受野學(xué)習(xí)對于特征詞袋模型的影響。在特征詞袋模型中,一個特征的感受野主要取決于視覺詞典中的視覺單詞和池化過程中所使用的區(qū)域。視覺單詞決定了特征的選擇性,池化區(qū)域則影響特征的局部性。文中提出了一種改進(jìn)的感受野學(xué)習(xí)算法,用于尋找針對具體的圖像識別任務(wù)最具有效性的感受野,同時考慮到了視覺單詞數(shù)量增長所帶來的冗余問題。通過學(xué)習(xí),低效、冗余的視覺單詞和池化區(qū)域會被發(fā)現(xiàn),并從特征詞袋模型中移除,從而產(chǎn)生一個針對具體分類任務(wù)更精簡的、更具可分性的圖像表達(dá)。最后,通過實驗顯示了該算法的有效性,學(xué)習(xí)到的模型除了結(jié)構(gòu)精簡,在識別精度上相比原有方法也能有一定提升。
【作者單位】： 電子科技大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 視覺詞袋模型 感受野學(xué)習(xí) 目標(biāo)識別 圖像分類 特征學(xué)習(xí)
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61371182)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 在計算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域,圖像識別是一類相當(dāng)常見的問題。它的作用是預(yù)測一幅圖像的類別標(biāo)簽,或者標(biāo)注出圖像內(nèi)容的屬性。在使用分類器對圖像所屬類別進(jìn)行預(yù)測之前,一般會使用合適的特征對圖像進(jìn)行描述。特征詞袋(bag-of-features, Bo F)是一種常用的簡潔而高效的圖像中

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本文編號：1038226