本文關(guān)鍵詞：特征綜合的場景圖像識別技術(shù)研究

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【摘要】：場景圖像的分析與識別已經(jīng)成為圖像理解中的一個(gè)重要領(lǐng)域,場景分析與識別主要強(qiáng)調(diào)的是場景特征的檢測與描述,實(shí)現(xiàn)場景的語義分析與理解。場景識別技術(shù)也越來越被應(yīng)用到諸如航天、機(jī)器人、生物識別等領(lǐng)域,并且取得了很好的成果。良好的場景識別技術(shù)對于目標(biāo)檢測和行為識別等能夠提供一定的先驗(yàn)知識,為了能夠更好地為目標(biāo)識別等一些相關(guān)技術(shù)提供更好的先驗(yàn)信息,本文提出了一種特征綜合的場景圖像識別方法。本文主要完成了以下幾方面的工作:(1)本文首先對場景圖像識別領(lǐng)域進(jìn)行了相關(guān)的總結(jié),闡述了國內(nèi)外一些常用的方法和技術(shù),并且分析了場景圖像識別領(lǐng)域存在的一些問題和難點(diǎn),并且就場景圖像識別領(lǐng)域中特征提取和分類識別這兩個(gè)關(guān)鍵步驟所常用的方法進(jìn)行了總結(jié)。(2)提出了一種HSV-MRGBD描述子,引入GBD算子進(jìn)行局部區(qū)域特征的提取,即基于HSV顏色空間的梯度二進(jìn)制多區(qū)域描述子,GBD描述子首先要提取不同方向的梯度圖像,梯度值采用中值差分計(jì)算,同時(shí)借鑒LBP方法對梯度圖像進(jìn)行二值處理,采用直方圖向量作為特征向量且特征維數(shù)要比傳統(tǒng)的LBP特征向量少。同時(shí)引入HSV顏色空間,在每個(gè)通道上都進(jìn)行相應(yīng)的梯度圖像計(jì)算,并且將圖像劃分為均勻網(wǎng)格區(qū)域,然后進(jìn)行區(qū)域直方圖提取,最終將這些直方圖連接起來形成特征向量,進(jìn)行相關(guān)的分類計(jì)算。(3)提出了一種GIST-GBD特征綜合算子,針對基于視覺特征的GIST模型雖然能夠描述圖像的全局信息,但是比較粗糙,為了能夠補(bǔ)充圖像的局部區(qū)域信息,將上述提到的描述子與GIST特征進(jìn)行綜合,使得圖像特征能夠有比較全面的描述。對場景圖像首先提取圖像的全局描述信息GIST特征和圖像的局部區(qū)域信息HSV-MRGBD,并將提取的特征級聯(lián)綜合形成新的特征描述子,最終采用SVM分類器進(jìn)行場景圖像的分類與識別,并且通過與其他方法進(jìn)行對比,本文方法在識別率方面有一定地提高,綜合性能也有適當(dāng)?shù)靥岣摺?br/> 【關(guān)鍵詞】：場景識別 全局信息 梯度圖像 分類器
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-16
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.3 場景圖像識別的問題及難點(diǎn)13-14
• 1.4 主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排14-16
• 1.4.1 主要研究內(nèi)容14-15
• 1.4.2 結(jié)構(gòu)安排15-16
• 2 場景圖像識別方法概述16-25
• 2.1 圖像的特征選擇及提取概述16-21
• 2.2 分類方法概述21-23
• 2.3 本章小結(jié)23-25
• 3 特征提取25-40
• 3.1 GIST全局特征提取25-32
• 3.1.1 GIST模型概述26-29
• 3.1.2 GIST特征向量的計(jì)算29-32
• 3.2 局部區(qū)域描述子32-38
• 3.2.1 HSV-MRGBD描述子33-38
• 3.3 GIST模型的改進(jìn)及特征綜合38
• 3.4 本章小結(jié)38-40
• 4 分類模型40-49
• 4.1 SVM支持向量機(jī)分類思想40-41
• 4.2 線性SVM41-44
• 4.3 非線性SVM及核函數(shù)44-47
• 4.4 多分類SVM47
• 4.5 本章小結(jié)47-49
• 5 特征綜合的場景圖像識別算法49-55
• 5.1 實(shí)驗(yàn)運(yùn)行環(huán)境49
• 5.2 數(shù)據(jù)圖像集及實(shí)驗(yàn)流程49-52
• 5.3 實(shí)驗(yàn)仿真及分析52-54
• 5.4 本章小結(jié)54-55
• 6 總結(jié)與展望55-57
• 6.1 本文總結(jié)55-56
• 6.2 未來工作展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-62
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及所取得的研究成果62-63
• 致謝63-64

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