特征综合的场景图像识别技术研究

发布时间：2017-07-07 13:14

  本文关键词：特征综合的场景图像识别技术研究

  更多相关文章： 场景识别 全局信息 梯度图像 分类器

【摘要】：场景图像的分析与识别已经成为图像理解中的一个重要领域,场景分析与识别主要强调的是场景特征的检测与描述,实现场景的语义分析与理解。场景识别技术也越来越被应用到诸如航天、机器人、生物识别等领域,并且取得了很好的成果。良好的场景识别技术对于目标检测和行为识别等能够提供一定的先验知识,为了能够更好地为目标识别等一些相关技术提供更好的先验信息,本文提出了一种特征综合的场景图像识别方法。本文主要完成了以下几方面的工作:(1)本文首先对场景图像识别领域进行了相关的总结,阐述了国内外一些常用的方法和技术,并且分析了场景图像识别领域存在的一些问题和难点,并且就场景图像识别领域中特征提取和分类识别这两个关键步骤所常用的方法进行了总结。(2)提出了一种HSV-MRGBD描述子,引入GBD算子进行局部区域特征的提取,即基于HSV颜色空间的梯度二进制多区域描述子,GBD描述子首先要提取不同方向的梯度图像,梯度值采用中值差分计算,同时借鉴LBP方法对梯度图像进行二值处理,采用直方图向量作为特征向量且特征维数要比传统的LBP特征向量少。同时引入HSV颜色空间,在每个通道上都进行相应的梯度图像计算,并且将图像划分为均匀网格区域,然后进行区域直方图提取,最终将这些直方图连接起来形成特征向量,进行相关的分类计算。(3)提出了一种GIST-GBD特征综合算子,针对基于视觉特征的GIST模型虽然能够描述图像的全局信息,但是比较粗糙,为了能够补充图像的局部区域信息,将上述提到的描述子与GIST特征进行综合,使得图像特征能够有比较全面的描述。对场景图像首先提取图像的全局描述信息GIST特征和图像的局部区域信息HSV-MRGBD,并将提取的特征级联综合形成新的特征描述子,最终采用SVM分类器进行场景图像的分类与识别,并且通过与其他方法进行对比,本文方法在识别率方面有一定地提高,综合性能也有适当地提高。
【关键词】：场景识别 全局信息 梯度图像 分类器
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.3 场景图像识别的问题及难点13-14
• 1.4 主要研究内容和结构安排14-16
• 1.4.1 主要研究内容14-15
• 1.4.2 结构安排15-16
• 2 场景图像识别方法概述16-25
• 2.1 图像的特征选择及提取概述16-21
• 2.2 分类方法概述21-23
• 2.3 本章小结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特征向量的计算29-32
• 3.2 局部区域描述子32-38
• 3.2.1 HSV-MRGBD描述子33-38
• 3.3 GIST模型的改进及特征综合38
• 3.4 本章小结38-40
• 4 分类模型40-49
• 4.1 SVM支持向量机分类思想40-41
• 4.2 线性SVM41-44
• 4.3 非线性SVM及核函数44-47
• 4.4 多分类SVM47
• 4.5 本章小结47-49
• 5 特征综合的场景图像识别算法49-55
• 5.1 实验运行环境49
• 5.2 数据图像集及实验流程49-52
• 5.3 实验仿真及分析52-54
• 5.4 本章小结54-55
• 6 总结与展望55-57
• 6.1 本文总结55-56
• 6.2 未来工作展望56-57
• 参考文献57-62
• 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果62-63
• 致谢63-64

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本文编号：530341