基于局部特征提取的场景分类算法研究

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERTHESIS（电子科技大学图标）论文题目基于局部特征提取的场景分类算法研究学科专业通信与信息系统学号201221010214作者姓名张达明指导教师马争教授分类号密级注1UDC学位论文基于局部特征提取的场景分类算法研究（题名和副题名）张达明（作者姓名）指导教师马争教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业通信与信息系统提交论文日期2015.3.26论文答辩日期2015.5.15学位授予单位和日期电子科技大学

2、2015年6月答辩委员会主席虞红芳教授评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。RESEACHONSCENECLASSIFICATIONALGORITHMBASEDONLOCALFEATUREEXTRACTIONAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:CommunicationandInformationSystemsAuthor:ZhangDaMingAdvisor:ProfessorMaZhengSchool:SchoolofCommu

3、nication&InformationEngineering独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电

4、子科技大学可以将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、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日摘要摘要随着互联网技术的迅猛发展和普及，网络中的图像数据呈几何级增长。面对如此大量的图像资源，如何快速而有效地对其进行监督和管理已成为研究的热点。而解决此类问题的重要途径就是场景分类技术。场景分类旨在通过计算机将海量图像数据自动地标注为不同的类别，从而实现图像的自动分类。它能够克服人工分类中的工作量大、效率低、成本高、疲劳和容易误判等难题，具有重要的研究价值。场景分类的核心问题

5、是如何利用低层特征得到图像的类别信息，而提取图像的局部特征是解决这个问题的一个重要研究突破口。紧紧围绕场景分类的目的，本文将基于局部特征提取的场景分类算法作为主要研究内容，分别研究了局部特征提取算法和特征编码算法。本文的研究工作主要集中在以下四个方面：1.研究了密集SIFT特征提取算法，针对特征向量缺少旋转不变性的问题进行了改进。首先，计算多个方向的梯度响应，然后寻找主方向，再对特征描述子进行方向归一化，使最终得到的特征描述子具有了一定的旋转不变性，提高了特征提取算法的鲁棒性。2.研究了协方差矩阵特征提取算法，针对其计算量较大的问题，在结合了密集网格采样框架之后

6、，对其进行了改进。在图像上划分密集的网格，然后分别计算协方差矩阵特征描述子。在减少了计算量的同时，又保证了提取特征的准确性，提高了算法的性能。3.研究了局部约束线性编码算法，针对其编码过程中码本映射存在模糊性的问题进行了改进。在编码过程中加入了判别准则阈值，使编码算法有一定的自适应性。改进后的算法使码本能够更加准确地重建特征向量，在提高分类性能的同时，又缩短了编码时间。4.利用改进后的特征提取算法和特征编码算法设计了两种场景分类算法：基于改进局部特征线性编码的场景分类算法和基于关键点辅助线性编码的场景分类算法。这两种算法都取得了很好的分类效果。实验是在Matla

7、b平台下进行的，并选用15-类场景数据集合8-类场景数据集作为实验数据的来源。关键字：场景分类，SIFT，协方差矩阵，线性编码IABSTRACTABSTRACTWiththerapiddevelopmentandpopularizationoftheInternet,theamountofInternetimagedatagrowsexponentially.Facingsuchalotofimageresources,howtosuperviseandmanagethemquicklyandefficientlyhasbecomeahotresearch.An

8、dtheimportan