超球冠上的模式分类及图像识别技术研究

发布时间：2022-01-27 16:37

　　随着计算机技术和人工智能的逐渐发展,模式分类及图像识别技术已经广泛地应用于科学、医学和经济等各个不同领域。不同的分类任务和场景往往需要使用不同的模式分类技术和分类模型。对于某些标准数据集（如加州大学提出的用于机器学习的UCI数据,其属性值和类别已经标注）的分类任务,主要考虑特征提取和构建合适的分类器;对于图像数据的识别任务,由于图像数据的采集和存储易受到噪声污染且图像的维数一般都较高,除了考虑特征提取和分类器构造之外,还需要考虑噪声去除,每个环节对最终的图像识别结果都有显著的影响。尽管已有的噪声去除方法和各种模式识别模型已经取得较大的发展,当前的一个普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型,我们需要把具体问题和相应的模式识别算法结合起来研究。正是由于不同数据集的结构复杂性和多样性等问题,已有的方法在一些实际的分类问题上也存在不足。比如,有的分类算法在标准数据集上效果好,但是对有噪声的数据分类效果不明显;有的分类算法不受数据分布形式的严格限制,而有的算法却对数据分布形式很敏感。针对有监督模式分类和可迁移图像识别任务,本文以优化模型结构和提高模型的分类识别能力为核心目标,主要围绕... 

【文章来源】：深圳大学广东省

【文章页数】：142 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 本文相关技术的研究现状
        1.2.1 图像预处理中的噪声去除
        1.2.2 模式分类中的概率神经网络
        1.2.3 图像识别中的卷积神经网络
    1.3 本文主要工作
    1.4 论文组织结构
第2章 图像预处理中的脉冲噪声去除方法研究
    2.1 图像预处理任务简述
    2.2 多分量图像的开关矢量排序统计滤波策略
    2.3 多分量图像中的脉冲噪声检测
    2.4 基于邻域噪声特性分析的混合矢量滤波（NAHVF）方法
        2.4.1 彩色图像中脉冲噪声特性分析
        2.4.2 NAHVF算法构成及原理
        2.4.3 NAHVF算法流程分析
    2.5 实验结果与分析
        2.5.1 测试图像集和对比算法描述
        2.5.2 脉冲噪声模型和滤波能力指标
        2.5.3 实验结果与分析
    2.6 本章小结
第3章 特征空间中超球冠映射下的判别分析研究
    3.1 特征空间中的单位超球冠映射模型及性质
        3.1.1 单位超球冠模型的原理
        3.1.2 单位超球冠模型的性质分析
    3.2 值域空间中的超球冠内积最近邻分类器设计
    3.3 单位超球冠上的增量学习算法
    3.4 实验结果与分析
    3.5 本章小结
第4章 超球冠上的自适应概率神经网络分类器研究
    4.1 超球冠上的自适应概率神经网络（HCPNN）模型
    4.2 HCPNN中的超球冠归一化映射
    4.3 HCPNN中自适应核覆盖方法优化网络结构
    4.4 HCPNN中期望最大化算法优化网络参数
    4.5 HCPNN的算法流程及步骤
    4.6 实验结果对比分析
        4.6.1 HCPNN与相关分类算法对比
        4.6.2 HCPNN与其它PNN改进算法对比
        4.6.3 实验参数分析
    4.7 本章小结
第5章 面向可迁移图像识别的超球冠概率卷积神经网络研究
    5.1 卷积神经网络（CNN）的基本结构简述
    5.2 卷积层中特征映射的泛化能力及迁移特性分析
    5.3 超球冠概率卷积神经网络（HCP-CNN）模型
        5.3.1 面向可迁移图像识别的HCP-CNN整体结构
        5.3.2 HCP-CNN中卷积特征映射器（CFM）的训练方法
        5.3.3 HCP-CNN中分类器的训练方法
    5.4 实验结果与分析
    5.5 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 研究展望
参考文献
附录A
附录B
致谢
攻读博士学位期间的研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度卷积神经网络的图像去噪研究[J]. 李传朋,秦品乐,张晋京.  计算机工程. 2017(03)
[2]卷积神经网络研究综述[J]. 周飞燕,金林鹏,董军.  计算机学报. 2017(06)
[3]卷积神经网络研究综述[J]. 李彦冬,郝宗波,雷航.  计算机应用. 2016(09)
[4]值域空间超球面上的判别分析[J]. 蒲莉娟,谢维信,裴继红.  信号处理. 2013(08)
[5]一种基于空间距离加权的自适应矢量中值滤波器[J]. 金良海,李德华.  中国图象图形学报. 2007(06)



本文编号：3612754