【摘 要】
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木材是一种重要的天然可再生高分子化合物,同时也是必不可少的生活资源,在国民经济中扮演着重要的角色。木材组成复杂,且目前木材树种分类的大部分工作是由人工完成的,普遍存在分类效率不高和分类精度较低的问题。因此提出一种有效的木材物种识别方法是至关重要的。木材横截面显微图像上包含大量微观细胞的结构信息,基于此进行物种自动识别分类在近些年展示出了一定的潜力。词袋模型是一种应用于文本分类的技术,本文将词袋模型
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木材是一种重要的天然可再生高分子化合物,同时也是必不可少的生活资源,在国民经济中扮演着重要的角色。木材组成复杂,且目前木材树种分类的大部分工作是由人工完成的,普遍存在分类效率不高和分类精度较低的问题。因此提出一种有效的木材物种识别方法是至关重要的。木材横截面显微图像上包含大量微观细胞的结构信息,基于此进行物种自动识别分类在近些年展示出了一定的潜力。词袋模型是一种应用于文本分类的技术,本文将词袋模型从自然语言处理与分析领域推广到图像处理与分析领域。对于任意一幅图像,视觉词袋模型（Bag-of-Visual-Word,Bo VW）提取该图像中的基本元素,并统计该图像中这些基本元素出现的频率,用直方图的形式来表示。由于视觉词袋模型只有在所提供的特征提取器匹配良好时,才能有效地工作,本文使用卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）来优化所提出的特征提取器,以便从木材横截面显微图像中学习更合适的视觉词汇,并在基于卷积神经网络的特征提取器中应用分段线性激活函数,验证其在木材横截面显微图像数据集上的性能。全文主要针对以下内容展开研究:（1）针对视觉词袋模型选用适配的特征提取器对木材的微观结构进行物种识别的问题。本文使用卷积神经网络来优化所提出的特征抽取器,以便从木材横截面显微图像中学习更合适的视觉词汇。将基于卷积神经网络的特征提取器和基于视觉词袋模型的图像解译结合到木材物种分类中,采用两份木材显微图像数据集测试改进CNN-Bo VW算法的有效性及可行性。（2）针对一般激活函数仅仅提取显著的特征,在细微的视觉差异上不能够准确的建模分类的问题,本文在改进后的CNN-Bo VW算法中利用分段线性激活函数对特征的存在程度和缺失程度的选择能力进行改进,并在优化后的特征选择模型中搜寻最优斜率α,通过不同数据集测试,证明应用分段线性激活函数的CNN-Bo VW算法在图像识别中的优越性。（3）将本文提出的基于改进卷积神经网络的视觉词袋模型应用于中非70余种商业木材的横截面显微图像物种分类,实验结果表明本文模型的实验准确率为89.41%,优于原始视觉词袋模型78.70%的分类准确率,且较应用不同激活函数的特征提取器的CNNBo VW算法进行木材识别时具有更准确的分类效果,证明了本文算法是行之有效的。
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