基于弱监督E2LSH和显著图加权的目标分类方法

在目标分类领域,当前主流的目标分类方法是基于视觉词典模型,而时间效率低、视觉单词同义性和歧义性及单词空间信息的缺失等问题严重制约了其分类性能。针对这些问题,该文提出一种基于弱监督的精确位置敏感哈希(E2LSH)和显著图加权的目标分类方法。首先,引入E2LSH算法对训练图像集的特征点聚类生成一组视觉词典,并提出一种弱监督策略对E2LSH中哈希函数的选取进行监督,以降低其随机性,提高视觉词典的区分性。然后,利用GBVS(Graph-Based Visual Saliency)显著度检测算法对图像进行显著度检测,并依据单词所处区域的显著度值为其分配权重;最后,利用显著图加权的视觉语言模型完成目标分类。在数据集Caltech-256和Pascal VOC 2007上的实验结果表明,所提方法能够较好地提高词典生成效率,提高目标表达的分辨能力,其目标分类性能优于当前主流方法。     

基于近义词自适应软分配和卡方模型的图像目标分类方法

传统的视觉词典模型（Bag of Visual Words Model,BoVWM）中广泛存在视觉单词同义性和歧义性问题.且视觉词典中的一些噪声单词-“视觉停用词”,也会降低视觉词典的语义分辨能力.针对这些问题,本文提出了基于近义词自适应软分配和卡方模型的图像目标分类方法.首先,该方法利用概率潜在语义分析模型（Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA）分析图像中视觉单词的语义共生概率,挖掘图像隐藏的语义主题,进而得到语义主题在某一视觉单词上的概率分布;其次,引入K-L散度度量视觉单词间的语义相关性,获取语义相关的近义词;然后,结合自适应软分配策略实现SIFT特征点与若干语义相关的近义词之间的软映射;最后,利用卡方模型滤除“视觉停用词”,重构视觉词汇分布直方图,并采用SVM分类器完成目标分类.实验结果表明,新方法能够有效克服视觉单词同义性和歧义性问题带来的不利影响,增强视觉词典的语义分辨能力,较好地改善了目标分类性能.     

一种基于自适应软分配的图像分类方法

视觉词袋模型(BoVW)是当前图像分类领域的主流方法,然而,视觉单词同义性和歧义性问题严重制约了该模型的性能,进而降低图像分类准确率。针对该问题,本文提出一种基于自适应软分配的图像分类方法。该方法首先对尺度不变特征变换(SIFT)特征映射到视觉单词的距离进行分析,按一定的规则进行归类,并针对具有不同模糊程度的SIFT特征采用自适应的分配策略;然后,通过卡方模型分析各个视觉单词与图像类别之间的相关性,并依此去除视觉停用词(VSW),重构视觉单词统计直方图;最后,输入到支持向量机(SVM)完成分类。实验结果表明,该优化方法能有效地降低视觉单词同义性和歧义性问题带来的影响,增强视觉单词的区分性,进而提高图像分类准确率。     

一种基于随机化视觉词典组和查询扩展的目标检索方法

在目标检索领域,当前主流的解决方案是视觉词典法(Bag of Visual Words, BoVW),然而,传统的BoVW方法具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题。针对以上问题,该文提出了一种基于随机化视觉词典组和查询扩展的目标检索方法。首先,该方法采用精确欧氏位置敏感哈希(Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing, E2LSH)对训练图像库的局部特征点进行聚类,生成一组支持动态扩充的随机化视觉词典组;然后,基于这组词典构建视觉词汇分布直方图和索引文件;最后,引入一种查询扩展策略完成目标检索。实验结果表明,与传统方法相比,该文方法有效地增强了目标对象的可区分性,能够较大地提高目标检索精度,同时,对大规模数据库有较好的适用性。     

基于卷积神经网络和监督核哈希的图像检索方法

当前主流的图像检索方法采用的视觉特征,缺乏自主学习能力,导致其图像表达能力不强,此外,传统的特征索引方法检索效率较低,难以适用于大规模图像数据.针对这些问题,本文提出了一种基于卷积神经网络和监督核哈希的图像检索方法.首先,利用卷积神经网络的学习能力挖掘训练图像内容的内在隐含关系,提取图像深层特征,增强特征的视觉表达能力和区分性;然后,利用监督核哈希方法对高维图像深层特征进行监督学习,并将高维特征映射到低维汉明空间中,生成紧致的哈希码;最后,在低维汉明空间中完成对大规模图像数据的有效检索.在ImageNet-1000和Caltech-256数据集上的实验结果表明,本文方法能够有效地增强图像特征的表达能力,提高图像检索效率,优于当前主流方法.     

基于随机化视觉词典组和上下文语义信息的目标检索方法

 传统的视觉词典法(Bag of Visual Words,BoVW)具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题,且当目标区域所包含的信息不能正确或不足以表达用户检索意图时就得不到理想的检索结果.针对这些问题,本文提出了基于随机化视觉词典组和上下文语义信息的目标检索方法.首先,该方法采用精确欧氏位置敏感哈希(Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing,E²LSH)对局部特征点进行聚类,生成一组支持动态扩充的随机化视觉词典组;然后,利用查询目标及其周围的视觉单元构造包含上下文语义信息的目标模型;最后,引入K-L散度(Kullback-Leibler divergence)进行相似性度量完成目标检索.实验结果表明,新方法较好地提高了目标对象的可区分性,有效地提高了检索性能.