一种改进的视觉词包模型的船舶识别方法

船舶识别在船舶贸易和军事活动中具有重要意义。目前的研究主要依赖于深度学习的方法,但这类方法对数据集规模和硬件要求较高,通常需要GPU等高性能硬件,限制了其在实际应用中的推广。针对这一挑战,提出了一种改进的视觉词包模型,用于快速识别船舶目标。首先利用SIFT和SURF方法提取船舶图像的局部特征,并将两种特征进行快速匹配和融合。随后,采用基于图论的方法确定图像的感兴趣区域(ROI),以减少背景的影响。接着,通过聚类算法将ROI区域内的特征转换为视觉单词,并构建视觉词典,从而用视觉单词直方图描述每幅图像。该方法还采用空间金字塔核式模型描述图像特征之间的空间关系,并通过支持向量机进行有监督的学习分类。在模型中,视觉词典的大小和分辨率水平是关键参数,通过实验对其进行了深入研究。当视觉词典大小设置为300,分辨率水平设置为2时,模型的准确率、精确率超过了96%,实验结果验证了该模型的有效性。

词包模型中视觉单词歧义性分析

传统词包(BOW)模型中的视觉单词是通过无监督聚类图像块的特征向量得到的,没有考虑视觉单词的语义信息和语义性质。为解决该问题,提出一种基于文本分类的视觉单词歧义性分析方法。利用传统BOW模型生成初始视觉单词词汇表,使用文档频率、χ2分布和信息增益这3种文本分类方法分析单词语义性质,剔除具有低类别信息的歧义性单词,并采用支持向量机分类器实现图像分类。实验结果表明,该方法具有较高的分类精度。

结合距离变换和隐层图词包的手绘图像检索方法

随着触屏设备的广泛普及,基于手绘的图像检索技术受到了越来越多的关注.针对HOG,SIFT,RST-HELO等传统图像描述子在基于手绘图像检索领域的局限性,提出一种基于卷积神经网络构建隐层图词包特征描述子的手绘图像检索方法.首先对数据库图像提取边缘概率图;其次在边缘概率图上计算Chamfer距离变换图像,通过对距离变换图像提取隐层图词包特征构建预分类检索.在Flickr15K数据集上对文中方法进行了实验,证明基于隐层图词包特征描述子的检索效果比RST-HELO等传统方法有了显著提高;从图像预处理和特征描述子两方面对SBIR进行了改进,实验结果表明,文中方法具有更高的准确率.

基于词包模型的高分辨率SAR图像特征提取

特征提取在图像处理中是重要的一环,传统的特征提取算法已无法满足高分辨率图像的要求。研究运用高分辨率SAR图像的词包模型特征提取算法,旨在进一步优化对高分图像的解析。首先通过SIFT算法提取图像关键点,再对关键点进行特征向量提取。在词包模型的特征向量提取中,将边缘算子和WLD描述子作为新的特征向量加入词包模型中,以此提高特征分析对于边缘检测能力以及减少光照差带来的影响。通过对什邡城区SAR图像实测数据的特征提取和分类实验,证明新的词包模型算法具有更好的稳定性和有效性。

基于词包模型的高分辨率SAR图像变化检测与分析

该文面向高分辨率SAR图像解译中的变化检测问题,针对其研究现状与难点,重点解决高分辨率SAR图像变化检测中的语义信息缺失问题,提出一种基于词包模型的变化检测与分析的方法。该方法利用词包模型,对两个时相的图像做词包表征,将视觉直方图的差作为变化向量进行分析。由于变化向量包含有语义信息,因此可通过对其分析,结合像素级变化结果,实现对变化区域的语义分析及感兴趣变化类型检测。经实验验证,该框架对高分SAR影像变化语义分析具有应用前景。

基于词包和特征融合的目标识别算法

针对现有词包模型对目标识别性能的不足,对特征提取、图像表示等方面进行改进以提高目标识别的准确率。首先,以密集提取关键点的方式取代SIFT关键点提取,减少了计算时间并最大程度地描述了图像底层信息。然后采用尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)描述符和统一模式的局部二值模式(Local binary pattern,LBP)描述符描述关键点周围的形状特征和纹理特征,引入K-Means聚类算法分别生成视觉词典,然后将局部描述符进行近似局部约束线性编码,并进行最大值特征汇聚。分别采用空间金字塔匹配生成具有空间信息的直方图,最后将金字塔直方图相串联,形成特征的图像级融合,并送入SVM进行分类识别。在公共数据库中进行实验,实验结果表明,本文所提方法能取得较高的目标识别准确率。

基于词包模型和SURF局部特征的人脸识别

针对传统人脸识别方法实时性差的缺点,提出了一种加速鲁棒性特征(SURF,speed up robust features)和词包模型(BOW,bag-of-word)相结合的人脸识别方法.图像经过预处理后,使用SURF算法自动提取图像的关键点和相应的特征描述符,再进一步用BOW方法将其编成视觉单词作为人脸的局部特征.最后,采用K最邻近结点算法进行分类识别.使用了2个数据集验证了提出的方法——标准CMU-PIE(卡内基梅隆大学——姿势、光照、表情人脸数据库)人脸库和采集的数据库,分别达到了97.5%和99.3%的识别率,而且特征提取的时间少于0.108 s,识别的时间少于0.017 s.结果表明,本文提出的算法不仅精确而且快速,具有更好的稳定性和有效性.

基于多特征融合词包模型的SAR目标鉴别算法

针对复杂场景中的SAR目标鉴别问题,该文提出一种基于多特征融合词包(Bag-of-Words,Bo W)模型的SAR目标鉴别算法。在Bo W模型底层特征提取阶段,算法采用SAR-SIFT特征描述局部区域的形状信息;同时,采用该文基于传统鉴别特征提出的一组新的SAR图像局部特征描述局部区域的对比度信息和纹理信息。对于Bo W模型中多个底层特征的融合,算法采用图像层的特征融合方式生成图像的全局鉴别特征,其中各单底层特征Bo W模型特征的权系数通过L2范数约束的多核学习方法训练得到。在Mini SAR实测SAR图像数据上的目标鉴别实验表明,与基于传统鉴别特征以及单底层特征Bo W模型特征的鉴别算法相比较,该文基于多特征融合Bo W模型SAR目标鉴别算法具有更好的鉴别性能。

基于类词包技术的图像分类算法

提出基于类词包(CSBOW,Class-Specific Bag of Words)技术的有监督图像分类算法。在训练阶段,首先在每一类训练图像库中提取特征点,运用SIFT描述符形成特征区域描述符,然后根据欧氏距离对特征矢量进行K均值聚类,每一类形成若干聚类中心即所谓类词包。在测试阶段,首先提取测试图像的特征点,运用SIFT描述符形成若干特征矢量,然后依次计算每个特征矢量与各聚类中心的欧式距离,运用竞争投票机制决定图像的分类结果。将CSBOW技术应用到商品图像分类,实验结果证明本算法分类正确率高于传统的基于词包和SVM的图像分类算法。

基于词包模型的人脸身份认证算法

随着火车票实名制的不断推广,人工核实身份的验票方式已不能满足实际需求,鉴于此本文提出一种基于词包模型的人脸身份认证算法,通过人脸比对自动完成身份核实.首先提取每幅图像的尺度不变特征变换(SIFT)描述子;其次利用词包模型(BOVW)构建人脸的典型特征;随后训练SVM分类器,将同一人不同年龄段的图像作为同一类,针对同一人的类内相似性和不同人的类间差异性进行建模;最后通过SVM分类器分别对旅客图像和其身份证图像进行分类,根据所属类别的一致性判断是否属于同一人.实验结果表明,本算法能有效地进行身份认证,并且针对图像质量较低、光照情况不可控的情况仍可达到比较高的准确率.

使用频谱词包的接力跟踪目标交接方法

针对接力跟踪中目标跨摄像机交接困难问题,提出了使用频谱词包的目标交接方法.首先对第1摄像机的两幅或多幅目标图像分块提取傅里叶特征;再对特征集进行K均值聚类,选择其中紧密类的质心特征作为正常单词,另引入一个异常单词,与正常单词一起共同构成词包;最后用词包分别描述两摄像机的目标,以欧氏距离度量相似性.实验表明,该方法的目标识别性能和鲁棒性比目前几种常见的基于纹理的方法有一定的提高.

基于轨迹词包模型的老人跌倒检测

针对异常行为检测受到光照变化、目标遮挡和计算复杂度高等因素的影响而导致检测效果不理想的问题,本文提出一种基于时空兴趣点和轨迹词包模型的异常行为检测算法。首先,利用时空兴趣提取目标的特征点信息;其次,利用稀疏光流法对特征点进行跟踪,获取目标的运动轨迹。然后,利用Meanshift聚类算法对轨迹进行聚类并构建轨迹词包模型。最后,利用SVM完成异常行为的判别。算法在不同视频数据库上进行了验证,并取得了93.3%的准确率。通过与以往的实验结果的比较,算法在异常行为检测方面具有较好的实时性、准确性和可靠性。

词包模型在藻类分类识别中的应用

针对海量藻类显微图像进行人工分类和标注比较困难的问题,尝试将词包模型方法用于藻类分类识别。首先提取样本的尺度不变特征变换描述子,将所有的特征描述子聚类得到典型特征,再用得到的典型特征重新表述样本图像,最后用得到的图像描述训练分类器,对测试样本进行分类。测试结果表明,该算法能有效地分类藻类图像样本,具有较高的识别率。

超像素词包模型与SVM分类的图像标注

为了改善基于词包模型与支持向量机(SVM)分类一幅图对应一个标签的单标签分类问题,提出了一种基于超像素词包模型与SVM分类的图像标注算法。将超像素分割结果作为词包模型的基本单元,用词包模型生成的视觉词汇表示超像素区域特征,保留了图像中的同质区域,很好地利用了图像的区域特征。仿真结果表明,该方法能有效改善基于词包模型与SVM分类的单标签分类问题,且分类的准确性有所提高。

基于信息熵加权词包模型的扣件图像检测

针对传统"视觉词包模型"在进行铁路扣件检测时忽略图像结构而导致的区分能力不强的问题,提出一种基于信息熵加权词包模型的扣件检测模型EW_BOW。在传统"视觉词包模型"的基础上,引入信息熵对扣件图像局部区域的词包模型的词频进行加权处理,加强词包模型对不同类别扣件的区分性,并利用潜在狄利克雷分布学习扣件图像的主题分布。最后,采用支持向量机对扣件进行分类识别。对四类扣件图像的分类实验证明该模型能够有效提高扣件分类精确度。

基于改进词包模型的车型识别算法

针对基于原始词包模型的车型识别算法识别速度慢、识别率低的问题,提出了一种基于改进词包模型的车型识别算法。首先使用Dense-SURF算法提取图像特征,并通过改进稠密采样策略进一步提高特征提取速度;然后提出特征上下文-矢量量化(FC-VQ)编码算法,并用其对特征向量进行编码,使编码后的特征包含空间位置信息,进而提高识别率;最后采用快速直方图相交核作为核函数,将提取到的特征送入SVM分类器进行训练或识别。实验结果表明:与其它车型识别算法相比,论文算法识别速度更快且识别率更高。

基于迁移成分分析和词包模型的变工况轴承诊断方法

针对不同工况下的数据无法直接训练并用于检测的问题,提出一种基于迁移成分分析和词包模型的诊断算法,对于用作训练的有标签源域数据和用作检验诊断的无标签目标域数据。首先使用短时傅里叶变换将两者转换为频域数据,其次通过迁移成分分析将两者的频谱能量映射到同一分布以建立相应的词包模型作为数据的特征,最后在源域数据的词包模型上训练出合适的分类器从而进行诊断。在西门子SQI-MFS平台实验数据集、凯斯西储大学公开数据集及机械故障预防技术协会MFPT(machinery failure prevention technology)数据集下的实验结果表明该算法是有效的。

基于多尺度词包表示的hLDA模型的茶园识别研究

以高分一号(GF-1)影像为数据源,构建了一种基于多尺度词包表示的层次隐狄利克雷分配(hierarchical latent Dirichlet Allocation,hLDA)模型的茶园识别框架。结合茶园自身的特点,以场景为基本单元提取茶园。研究结果表明,应用本文构建的方法能够得到较高的茶园识别精度。与只利用底层视觉特征的多尺度视觉词包(Multi-scale Bag-of-Visua-Words,MS_BOVW)模型相比,本文构建的方法能够把基于底层视觉特征的分析转化到高层语义信息上,得到更高的分类精度。

一种字符组合词包模型的少约束车牌定位算法

针对如何在复杂背景、拍摄角度和车牌尺度发生变化等少约束条件下实现基于字符组合词包模型的车牌定位算法。本文首先构造包含车牌数字字符和英文字符的数据库;然后利用本算法识别提取车牌字符的SIFT特征,并精准计算识别特征点在字符识别区域的相对位置、物理方向等信息组成视觉识别词汇;最后把本车牌字符的视觉词汇聚合后搭建车牌字符视觉词包数据库。在识别阶段,提取待识别图像SIFT特征与视觉词包中的视觉词汇进行匹配,并聚合所有有效投票位置来实现车牌区域的准确识别定位。仿真结果表明,本文算法对于背景复杂下的车牌区域定位具有较好的效果。

基于连续词包模型的一种改进的文本主题聚类算法

本文针对知乎网上问答文章的特点和信息处理方式,分析了使用连续词包模型对这种文本进行主题聚类的一般方式和步骤。包括文本预处理、文本处理的模型选择和聚类分析算法的设计。在本文预处理阶段,讨论了对于中文的分词和去噪等;在文本处理的模型选择阶段,本文着重讨论了N-gram语言模型;在文本聚类阶段,分析并描述了一种文本聚类算法。通过上述讨论分析确定了本文最终应用的方法。