基于词袋模型的图像分类.pptx

Image Category Classification ——Using Bag of Features CONTENTS 02 实现方法 Method 03 Matlab实验 Demo 01 问题介绍 Introduction 01 问题介绍 Introduction 图像分类 图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在很多领域有广泛应用，包括安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。 主要问题 问题描述 已有固定分类标签，对于输入的图像，预测其所属的分类标签。 问题难点 图像视角变化（viewpoint variation） 图像大小变化（scale variation） 图像形变（deformation） 图像遮挡（occlusion） 图像光照条件（illumination conditions） 图像背景干扰（background clutter） 图像类内差异（intra-class variation） 02 实现方法 Method 一般流程 一般来说，图像分类通过手工特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述，然后使用分类器判别物体类别，因此如何提取图像的特征至关重要。在深度学习算法之前使用较多的是基于词袋(Bag of Words)模型的物体分类方法。词袋方法从自然语言处理中引入，即一句话可以用一个装了词的袋子表示其特征，袋子中的词为句子中的单词、短语或字。对于图像而言，词袋方法需要构建字典。最简单的词袋模型框架可以设计为底层特征抽取、特征编码、分类器设计三个过程。 BOW Bag of Words Bag-of-Words模型源于文本分类技术，在信息检索中，它假定对于一个文本，忽略其词序和语法、句法。将其仅仅看作是一个词集合，或者说是词的一个组合，文本中每个词的出现都是独立的，不依赖于其他词是否出现，或者说这篇文章的作者在任意一个位置选择词汇都不受前面句子的影响而独立选择的。 BOF Bag of Features 图像可以视为一种文档对象，图像中不同的局部区域或其特征可看做构成图像的词汇，其中相近的区域或其特征可以视作为一个词。这样，就能够把文本检索及分类的方法用到图像分类及检索中去。 BOF算法实现过程 Bag-of-Features模型仿照文本检索领域的Bag-of-Words方法，把每幅图像描述为一个局部区域/关键点(Patches/Key Points)特征的无序集合。使用某种聚类算法(如K-means)将局部特征进行聚类，每个聚类中心被看作是词典中的一个视觉词汇(Visual Word)，相当于文本检索中的词，视觉词汇由聚类中心对应特征形成的码字(code word)来表示（可看当为一种特征量化过程）。所有视觉词汇形成一个视觉词典(Visual Vocabulary)，对应一个码书(code book)，即码字的集合，词典中所含词的个数反映了词典的大小。图像中的每个特征都将被映射到视觉词典的某个词上，这种映射可以通过计算特征间的距离去实现，然后统计每个视觉词的出现与否或次数，图像可描述为一个维数相同的直方图向量，即Bag-of-Features。 03 Matlab实验 demo 准备数据集 一：文件管理器打开\\60 二：浏览器打开60:9000 进入目录 “Matlab实验” 复制或下载所需数据集 Matlab实验 Matlab实验 Matlab实验 Matlab实验 Matlab实验 Matlab实验 THANKS FOR WATCHING