花卉植物是我們生活中不可缺少的一部分,在保護(hù)花卉植物的過(guò)程中如果只是單靠人力對(duì)花卉進(jìn)行識(shí)別分類,那么將會(huì)花費(fèi)大量的人力物力。如何利用機(jī)器自動(dòng)的對(duì)花卉進(jìn)行準(zhǔn)確的分類,是當(dāng)前需要解決的熱點(diǎn)問(wèn)題�；ɑ軋D像的準(zhǔn)確分類也是花卉植物管理走向人工智能的必要前提。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在粗粒度圖像分類中已經(jīng)取得了不錯(cuò)的分類效果,但是對(duì)于像花卉圖像這種精細(xì)圖像分類來(lái)說(shuō),深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在花卉圖像分類中取得的效果還不是很理想。因?yàn)榛ɑ軋D像屬于屬于花卉大類別下面的子類,存在著類內(nèi)差異大,類間差異小的特點(diǎn),分類任務(wù)比較困難。本文以花卉圖像為研究對(duì)象,主要的研究?jī)?nèi)容如下:（1）本文以Xception卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò),提出多損失空間注意力網(wǎng)絡(luò)、多損失通道注意力網(wǎng)絡(luò)、多損失多注意力網(wǎng)絡(luò)。結(jié)合Xception、空間注意力和通道注意力設(shè)計(jì)空間注意力殘差模塊、通道注意力殘差模塊和多注意力殘差模塊。在Xception中分別加入這三種模塊來(lái)加強(qiáng)對(duì)花卉圖像區(qū)域的定位和特征提取能力;同時(shí)網(wǎng)絡(luò)的損失層聯(lián)合三元組損失（triplet loss）和分類損失（softmax loss）,使網(wǎng)絡(luò)獲得一個(gè)同時(shí)具有較高的類內(nèi)緊致度和類間分離度的特征嵌... 

【文章來(lái)源】：貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)貴州省

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

不同物種

21.2研究的難點(diǎn)傳統(tǒng)的圖像分類主要是粗粒度圖像的分類，粗粒度圖像之間的差異比較大，比如狗，馬，鳥等不同物種之間的分類，如圖1.1所示。他們區(qū)別于彼此的特征有很大的差異，這類分類任務(wù)比較簡(jiǎn)單。圖1.1不同物種而花卉圖像分類屬于同一個(gè)物種下的不同子類之間的分類，這類分類任務(wù)比較困難，主要存在以下幾個(gè)難點(diǎn)：（1）類內(nèi)差異較大：首先同一類別的花卉可能有不同的顏色，比如圖1.2所示中同一種鳶尾花的顏色各不一樣，如果僅僅通過(guò)顏色來(lái)區(qū)分，很難判別他們是同一類花。其次同一類別的花卉不同的生長(zhǎng)周期有著不同的姿態(tài)，比如圖1.3所示中的蓮花在生長(zhǎng)初期花苞還處于未開放緊閉的狀態(tài)；到了蓮花的中期，花苞開始開放，此時(shí)處于半開的狀態(tài)；而到了后期，蓮花此時(shí)處于完全張開的狀態(tài)。蓮花的初中后期蓮花的形態(tài)完全不一樣，如果僅僅通過(guò)形態(tài)來(lái)區(qū)分，也很難判別他們是同一類別的花。（2）類間差異較�。翰煌悇e的花卉之間可能非常的相似，他們?cè)陬伾�、形狀等特征上都很接近，而區(qū)別于彼此的往往是花卉圖像的一個(gè)局部區(qū)域之間的差異；比如圖1.4所示中的蒲公英和款冬是不同的類別的花卉，但是他們?cè)陬伾托螒B(tài)上都非常的相似，我們要經(jīng)過(guò)仔細(xì)辨認(rèn)和對(duì)比才能區(qū)分他們。（3）背景干擾：對(duì)花卉進(jìn)行拍攝時(shí)，都會(huì)不可避免的混入一些其他不相關(guān)的景物；比如其他植物的葉片、花卉旁邊的雜草等，在對(duì)花卉區(qū)域進(jìn)行特征提取產(chǎn)生干擾；同時(shí)光照的角度和光線的強(qiáng)弱在對(duì)花卉進(jìn)行顏色特征提取時(shí)也會(huì)產(chǎn)生干擾。如圖1.5所示。圖1.2不同顏色的鳶尾花

3圖1.3不同時(shí)期的蓮花（a）蒲公英（b）款冬圖1.4蒲公英和款冬之間的相似性圖1.5復(fù)雜的背景如果將傳統(tǒng)的圖像分類方法用于花卉圖像的分類，分類的效果往往不是很好，所以對(duì)于這種花卉圖像類內(nèi)差異大、類間差異小的特征，需要在傳統(tǒng)的圖像分類方法上做進(jìn)一步改進(jìn)，設(shè)計(jì)一種能準(zhǔn)確分類內(nèi)差異大、類間差異小的特征的圖像分類方法。1.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀最開始的時(shí)候，在花卉圖像的分類研究上，人們主要是利用人工設(shè)計(jì)特征算法進(jìn)行花卉的分類，取得了一定的效果；后來(lái)隨著深度學(xué)習(xí)取得的巨大成功，人們開始嘗試?yán)蒙疃葘W(xué)習(xí)方法進(jìn)行花卉圖像分類研究，并且取得的效果遠(yuǎn)高于人工設(shè)計(jì)特征算法。1.3.1早期花卉圖像分類研究早時(shí)間的花卉圖像分類首先是將花卉圖像區(qū)域單獨(dú)分割出來(lái)，消除掉無(wú)關(guān)的背景信息，只留下對(duì)分類有幫助的花卉區(qū)域信息，之后再由人工設(shè)計(jì)的特征算法提取花卉區(qū)域信息，最后把提取到的特征信息送入分類器進(jìn)行分類，完成整個(gè)花

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于注意力機(jī)制的圖像分類深度學(xué)習(xí)方法研究[D]. 王培森.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2018
[2]基于雙目視覺(jué)的指靜脈識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 王子謙.電子科技大學(xué) 2018
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別研究[D]. 王雙印.蘭州理工大學(xué) 2017
[4]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類算法研究[D]. 郭田梅.濟(jì)南大學(xué) 2017
[5]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的花卉圖像分類算法的研究[D]. 劉園園.華北電力大學(xué)(北京) 2017
[6]面向花卉圖像的精細(xì)圖像分類研究[D]. 謝曉東.廈門大學(xué) 2014
[7]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[D]. 李飛騰.大連理工大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3441320