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目录
摘要I
AbstractIII
第一章绪论1
1.1研究背景及意义1
1.1.1研究背景1
1.1.2研究意义3
1.1.3困难与挑战3
1.2国内外研究现状5
1.2.1基于检测或分割技术的细粒度图像分类5
1.2.2基于深度滤波器的细粒度图像分类6
1.2.3基于注意力机制的细粒度图像分类6
1.3研究内容及创新点7
1.3.1研究内容7
1.3.2创新点8
1.4文章结构9
第二章相关概念和技术10
2.1传统图像分类技术10
2.1.1线性子空间学习11
2.1.2有监督的特征选择11
2.1.3线性判别分析12
2.2深度学习技术13
2.2.1LDA-Net13
2.2.2异步学习13
2.2.3跨部件特征传递15
2.3本章小结16
第三章基于线性判别分析的有监督特征选择研究17
3.1基于LDA的有监督特征选择研究17
3.1.1LDA17
3.1.2自适应范数正则化模块18
3.1.3结构化稀疏子空间约束模块20
3.1.4自适应结构稀疏判别特征选择22
3.2实验结果与分析23
3.2.1实验数据集23
3.2.2对比方法25
3.2.3对比实验设置25
3.2.4实验结果26
3.3本章小结29
第四章基于卷积神经网络的异步跨部件细粒度图像分类研究30
4.1细粒度图像分类网络框架30
4.1.1ASS-Net网络31
4.1.2异步学习网络33
4.1.3部件评分生成器35
4.1.4上下文转换整合器36
4.2实验结果与分析37
4.2.1实验数据集37
4.2.2对比方法38
4.2.3对比实验设置39
4.2.4实验结果39
4.3本章小结44
第五章总结与展望45
5.1本文总结45
5.2未来展望45
参考文献46
攻读硕士学位期间的主要成果53
致谢54
摘要
细粒度图像分类是在区分出基本图像类别的基础上，进行更精细的子类划分方法，因
此细粒度图像分类对于图像的特征选择具有更高的要求。但是现有的图像预处理方法在特
征选择的过程中存在维数灾难问题与子空间稀疏问题，导致所采集的图像特征信息密度低。
此外，在图像采集过程中，目标图像存在光照、视角、遮挡、背景等干扰因素，以及不同
图像类别对象间的颜色、形状、姿态等元素相似度高的情况，导致现有细粒度图像存在类
间差异小、类内差异大的问题。以上问题使现有的细粒度图像分类方法难以保证分类准确
性。针对上述问题，本文的主要工作如下：
（1）针对维数灾难与子空间稀疏问题，本文提出了基于LDA的自适应结构稀疏判别特
征选择方法（ASSDFS）。首先，对数据集中的每张图片进行特征提取并将其对应的特征图
进行维度变换为单个
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