自然場景識別技術(shù)研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩85頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領

文檔簡介

1、作為計算機視覺領域的重點研究課題,自然場景識別旨在借助計算機對海量圖像內(nèi)容給出其語義標簽(例如:森林,大街,山脈等)。通過自然場景識別技術(shù),可達到將圖像從像素級別到語義級別的映射,具有很大的研究意義和應用價值。如基于內(nèi)容的場景圖像搜索,最關鍵的一步就是對像素級別的場景圖像進行語義識別;還有一些智能相機具有對相冊進行分類的功能等,這些應用都是以場景識別為基礎的。在當今大數(shù)據(jù)時代,互聯(lián)網(wǎng)中的自然場景圖像數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)快速增長,如何快速有效的識別

2、圖像的內(nèi)容信息顯得尤為重要。近些年來,學者們在場景識別技術(shù)領域積累了大量的方法和研究成果,但是主要集中在對圖像特征提取和特征建模方法上,構(gòu)建一種鑒別能力強又具有泛化能力的特征描述子、特征組合方法至關重要。
  本文通過深入調(diào)研了已有的自然場景圖像識別方法,重點研究自然場景圖像特征提取方法。經(jīng)過分析現(xiàn)有場景圖像特征表達方法原理、存在的缺點和局限性,提出了一種基于CLBP的場景圖像特征提取方法,并使用空間金字塔表達模型來整合圖像的空間

3、結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)特征。又構(gòu)造了多特征融合的自然場景圖像分類模型,旨在改善場景圖像識別率。總的來說,主要工作和創(chuàng)新點如下:
  (1)提出了基于CLBP的場景圖像局部特征表達方法,簡記為CCLBP_SC。這種局部特征有效表達了圖像灰度級別信息,對場景圖像識別有一定輔助作用。
 ?。?)提出了空間金字塔表達的CCLBP_SC特征,簡記為SCCLBP_SC(SPR with CCLBP_SC)。這種方法使用空間金字塔模型對圖像做空間結(jié)構(gòu)上

4、的建模,針對金字塔模型每層子圖像,提取CCLBP_SC特征,構(gòu)造出場景圖像局部特征在空間結(jié)構(gòu)上的表示,有效獲取了圖像空間結(jié)構(gòu)信息。
 ?。?)提出了圖像局部結(jié)構(gòu)特征(CCLBP_SC+SPR)與全局視覺特征(Gist)相結(jié)合的特征表達方法。使用Gist對圖像從全局視覺屬性上進行特征提取,再融合SCCLBP_SC特征作為圖像特征表達,這種方法有效利用了空間局部特征與全局視覺特征。
 ?。?)設計了一個完整的自然場景圖像識別框架

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論