【摘 要】
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随着互联网和多媒体技术的发展,越来越多的具有拍照功能的智能终端被普及,互联网上每天都有海量的图像和视频信息出现在人们的生活中。面对日益增长的图像数据,如何进行有效
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随着互联网和多媒体技术的发展,越来越多的具有拍照功能的智能终端被普及,互联网上每天都有海量的图像和视频信息出现在人们的生活中。面对日益增长的图像数据,如何进行有效的分类,对管理者和用户而言都是至关重要的,还将会带来巨大的经济效益。有越来越多的学者投入研究,图像分类也成为计算机视觉领域的热点之一。在分析国内外对图像分类方法的相关研究成果的基础上,结合传统主流的目标检测方法和图像分类方法,提出两种基于兴趣域检测的图像分类方法,并用分布式平台对所提方法相关步骤进行加速,有效改善了分类的准确率和效率。本文主要研究内容包括:(1)由于在图像分类过程中,图像所包含的目标主体的大小和位置都不确定,直接使用SPM算法进行分类时,分类准确率并不理想。提出一种基于兴趣域检测的空间金字塔匹配图像分类方法,首先使用DPM算法对输入图像提取感兴趣区域(Region of Interest,ROI)和背景区域,然后利用空间金字塔对这两个区域分别进行多尺度划分,得到用视觉词袋表达的直方图特征,并将统计合并的直方图特征输入分类模型中得到初始分类结果;最后结合DPM算法提供的ROI置信度为初始分类结果重新评分,得到最终的分类结果。实验表明,相比传统的SPM算法,提出的算法能明显提升分类准确率。(2)由于基于兴趣域检测的空间金字塔匹配图像分类方法仅使用单一特征和单一的分类器进行分类,存在一定的局限性,提出一种基于兴趣域检测的多特征融合方法,使用多特征和多分类器融合来进行图像分类。通过实验表明该方法能进一步提高分类准确率。(3)针对传统的图像分类过程在单机上处理的效率不高的问题,提出一种基于分布式平台构建的图像处理框架,充分利用分布式平台的高效性和可扩展性。通过实验得到了良好的加速比,提升了图像分类效率。
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