基于层次方法的图像特征提取模型分析与研究

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1、学校代码：10289分类号：TP391密级：公开学号：142070022江苏科技大学硕士学位论文基于层次方法的图像特征提取模型分析与研究研究生姓名黎明导师姓名吴陈申请学位类别全日制学术硕士学位授予单位江苏科技大学学科专业软件工程论文提交日期2016年12月31日研究方向人工智能论文答辩日期2017年3月18日答辩委员会主席韩斌评阅人盲审盲审2017年3月18日分类号：TP391密级：公开学号：142070022基于层次方法的图像特征提取模型分析与研究学生姓名黎明指导教师吴陈教授江苏科技大学二O一七年三月AThesisSubmitted

2、inFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringAnalysisandResearchofImageFeatureExtractionModelBasedonHierarchicalMethodSubmittedbyNameLiMingSupervisedbyProfessorNameWuChenJiangsuUniversityofScienceandTechnologyMarch,2017江苏科技大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本

3、人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：年月日江苏科技大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复

4、制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于：(1)保密□，在年解密后适用本授权书。(2)不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：年月日年月日摘要摘要图像的识别与分类技术作为人工智能方向的研究热点之一，具有很重要的研究意义。图像的特征提取作为其中的关键，从本质上决定着图像识别正确率的高低。传统的图像特征提取方式往往依赖于针对某一具体问题所设计的特定提取方法，尽管取得了令人瞩目的成果，但其适应性往往不强，因此对图像特征的自动提取成了现阶段图像识别任务中的重点。随着大数据时代的到来，以深度学习模型为代表的特征学习方法展现了其在图像特征提取

5、任务上的强大能力。通过逐层训练的方式，深度学习模型能够以高度自主化的方式提取出图像的深层特征，并取得了现有研究阶段的最好成果。尽管深度学习模型的学习能力极其强大，但其模型结构的复杂以及训练之中的开销也为其训练带来了阻碍。因此本文基于图像特征层次提取的方法，从聚类算法以及深度学习模型两个方面探讨了其在图像识别任务上的应用，试图找到一种能够结合两者优点的方法。其中具体工作内容如下：（1）对常见的聚类算法K均值算法作了简要的介绍，并深入分析了其优缺点，针对其部分优化提出了改进意见。在K均值算法的基础上，介绍了球面K均值算法，并针对如何提高其

6、聚类效果提出了一种改进算法。（2）在改进的球面K均值算法基础上将聚类算法应用于图像的特征提取，通过构建双层学习模型以逐层训练的方式进行图像的分类任务。实验证明，本文提出的双层模型相较单层聚类方法具有较好的效果。（3）深入分析了卷积神经网络的基本原理，研究了其训练过程以及模型结构。之后在深度置信网络的基础上，通过将利用卷积神经网络的相关技术，将两者结合起来构建了卷积深度神经网络并用于模型训练，并取得了不错的成果。关键词：图像识别；层次模型；深度学习；聚类算法IAbstractAbstractImagerecognitionandclas

7、sificationtechnologyasoneoftheresearchhotspotsofartificialintelligencehasimportantresearchsignificance.Imagefeatureextractionisthekeyofimagerecognitiontechnology,whichdeterminestheaccuracyofimagerecognitioninessence.Thetraditionalwayofimagefeatureextractionoftendependso

8、nspecificextractionmethoddesignedforaspecificproblem,althoughhasmadegreatachievements,butit`sadaptabilityisoft