【摘要】：面對海量圖片,如何對圖片內(nèi)容進(jìn)行智能搜索分類是計算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的一個經(jīng)典問題。圖像分類是要求分辨出一張圖像中是否包含某種物體�；趦�(nèi)容的圖像分類技術(shù)主要分為三個步驟:對圖像進(jìn)行特征提取,對提取后的特征進(jìn)行特征表達(dá)和使用分類器進(jìn)行分類。為解決海量圖像難以智能搜索分類問題,本文主要研究帽子多分類問題,用于特定場合下智能搜索分類。首先本文研究和分析基于圖像內(nèi)容的經(jīng)典傳統(tǒng)圖像分類算法,分別是特征提取算法和分類算法,并實(shí)現(xiàn)KNN分類算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:傳統(tǒng)的圖像分類方法準(zhǔn)確率和處理時間都不能滿足人們的需求,此外,對于復(fù)雜場景和圖像質(zhì)量不佳等情況的誤檢率特別高。之后,本文主要研究基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的帽子多分類問題,本文主要的研究內(nèi)容如下:(1)針對帽子多分類問題,研究并設(shè)計一個5層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),在設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時,增加一個BN層,同時將卷積層和BN層合并在一起。增加BN層的目的是它將數(shù)據(jù)歸一化后,能夠有效解決梯度消失與梯度爆炸問題,同時能夠加速網(wǎng)絡(luò)收斂和控制過擬合。將卷積層合并BN層的目的是減少運(yùn)算,減少占用更多的內(nèi)存或顯存空間,提高模型前向推斷的速度。此外,考慮到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)計算量的問題,所有的卷積層卷積核的大小都采用3x3,降低網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的計算量。(2)針對帽子數(shù)據(jù)集不充分的情況,研究在caffe框架上增加數(shù)據(jù)增廣功能。對caffe源碼進(jìn)行修改,增加數(shù)據(jù)增廣的功能,然后通過在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)給參數(shù)賦值,系統(tǒng)進(jìn)行圖像增廣。方法的原理主要是通過隨機(jī)旋轉(zhuǎn)圖像,裁剪圖像,改變圖像色度,改變圖像飽和度,改變圖像亮度,改變圖像尺寸大小等,進(jìn)行對樣本數(shù)據(jù)增。(3)針對圖像質(zhì)量不佳的情況,進(jìn)行光照預(yù)處理。對于圖像光照不均勻在一定程度上改變圖像的原始面貌,從而使模型檢測結(jié)果出錯。為提高模型的檢測效果。研究在模型進(jìn)行測試之前,對圖像進(jìn)行光照預(yù)處理,提高模型正檢率。(4)將實(shí)驗(yàn)優(yōu)化得到的模型,應(yīng)用到基于圖像內(nèi)容的帽子多分類智能搜索系統(tǒng)中,設(shè)計并實(shí)現(xiàn)一個簡單的網(wǎng)頁智能搜索系統(tǒng),驗(yàn)證模型優(yōu)化的結(jié)果。根據(jù)本文設(shè)計出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及優(yōu)化方法訓(xùn)練得到的模型,檢測的平均正檢率可以達(dá)到0.96以上,已經(jīng)很好的應(yīng)用到某些特定場景下的智能搜索分類中。
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP183

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