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《中国系统工程学会第十八届学术年会论文集——A12系统科学与系统工程理论在各个领域中的应用研究》2014年
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基于复杂网络的图像形状特征提取及多特征融合方案探究

高剂斌  李裕梅  
【摘要】:目前,图像形状特征的提取在基于内容的图像检索中有着重要的研究意义,对于形状特征的提取主要可以基于轮廓形状、基于区域形状以及基于关键点。基于关键点的形状特征提取,一般是先对图像提取一些关键点,如Harris角点、SIFT关键点等,然后根据关键点建立加权网络G=(V,E),其中图中的顶点表示每个关键点,而图的表示图像关键点之间的空间距离关系,边的权值表示所连接顶点之间的欧式距离。由于任意两点之间存在边相连接,所以该网络是一个完全图,然而这种完全图并不具有明显的拓扑结构特征,因此,很难实现对多幅不同图像的特征提起。本文为了解决这一问题,对该网络进行基于边的权值动态演化,可以得到一系列子图,联合这些子图的拓扑特征,将最大度、平均度、熵、能量、平均联合度、平均最短路径长度、平均聚类系数作为特征,来实现图像的形状特征提取。由于基于复杂网络的形状特征提取是根据统计特征得以实现的,因此这种形状特征具有稳定性好、抗噪声能力强等优点。本文在上述形状特征提取的基础上,实现形状、颜色、纹理多特征融合。其中颜色特征选取HSV颜色直方图并结合动态金字塔技术,从原图像以及不断进行动态变换后得到的图中共同提取HSV颜色直方图进行统计作为本文实验的颜色特征;纹理特征选取HOG描述器并结合3D-LBP技术,首先将图像进行3D-LBP处理可以得到三幅新的图像,再利用HOG描述器从原图像以及衍生出三幅图像中提取特征作为纹理特征。实验过程中,还涉及到支持向量机SVM、主成分因子分析PCA降维等技术的运用。实验选用大家公认的图像检索测试图片库Corel 1000 database为平台(共10个类,每类100幅图片),通过检索性能来评价本方案的特征融合的优劣。本文在检索系统设计过程中,采用SVM反馈,即针对每一张待检索图片,先计算图片库里所有图片和它特征向量的欧式距离,将算出的距离进行从小到大排序并返回相应图片作为初始检索结果。在初始检索结果里选择前20张图片,找出其中和待检索图片属于相同类的图片作为相关图片(也称为正类样本图片)、其余为不相关图片(也称为负类样本图片),根据正负样本数量的非对称性可以构造多个支持向量机,比如,如果正样本比负样本多太多、但又还没有达到检索精度,那么可以从正样本中随机抽取5次和负样本一样多的正样本、和负样本搭配成5个样本集,从而构造5个支持向量机进行样本训练;同样,如果负样本比正样本多太多,也可以如此操作;如果正负样本数量差不多、但又没有达到检索精度,那么就用这些正负样本构造一个支持向量机。另外,因为有的多特征向量组合以后作为图片的最终特征,维数特别高,我们采用随机从正负样本的特征维中抽取30维、并抽取5次,得到5个样本集,从而训练5个支持向量机(称为随机子空间支持向量机)。综合正负样本非对称打包的5个或者一个支持向量机和随机子空间的5支持向量机,可以得到有6个或者10个支持向量机的组合分类器,用得到的组合分类器测试图片库里所有的图片,可以得到每个图片是否被认为是正类,如果被认为属于正类得到标记为+1,否则标记为-1,这样每个图片在每个分类器得到一个标号,将其所有标号加权求和得到总"分数",这里的权重用每个分类器的分类性能指标F-值进行计算。最后将所有图片的总"分数"进行排序,按这个顺序返回图片顺序作为检索结果。本文性能评价参数选取常用的查准率、查全率、以及查准率-查全率以及改进AP(Average Precision)等等常用评估参数,与其他典型的特征方案进行比较。其中改进AP的计算,是在图片排序的检索结果里,找到和查询图片相关的每一张图片的位置顺序号,用该位置之前的相关图片数除以该位置号,前20张检索结果图片的改进AP就用这20张里前面得到的除数求和并再除以100作为结果。根据上述评价参数进行绘制图像,直观比较本方案特征融合的优劣性。
【作者单位】:桂林理工大学理学院 北京工商大学
【分类号】:O157.5

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