2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,數(shù)字圖像在人們的日常生活中占據(jù)著越來(lái)越重要的地位,如何高效地分類管理這些數(shù)字圖像就變得非常有意義。傳統(tǒng)的場(chǎng)景分類方法大多使用低層的圖像特征,如顏色、紋理等。對(duì)于各種視覺(jué)識(shí)別任務(wù),如目標(biāo)識(shí)別和場(chǎng)景分類,這些魯棒性的低層圖像特征已經(jīng)被證明是有效的圖像表征。但是這些低層的圖像特征幾乎不包含語(yǔ)義信息,因此對(duì)于高層的視覺(jué)任務(wù)低層的圖像表征就顯得不是很充分。一種叫做目標(biāo)庫(kù)(ObjectBank,OB)的高層圖像表征包

2、含了高層的語(yǔ)義信息,使其更適合高層的視覺(jué)識(shí)別任務(wù)。本文在研究OB方法的基礎(chǔ)上,針對(duì)其一些缺陷進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)。
  首先,針對(duì)OB方法使用了過(guò)高維數(shù)的特征向量這一缺點(diǎn),提出了一種基于Fisher權(quán)重的改進(jìn)方法。高維特征向量的使用大大影響OB方法的分類效率,而使用低維特征向量又會(huì)降低其分類的準(zhǔn)確率。Fisher權(quán)重的改進(jìn)方法對(duì)沒(méi)有經(jīng)過(guò)空間金字塔處理的OB方法中的低維特征向量加以Fisher權(quán)重,使得新得到的特征向量具有極大化類間數(shù)據(jù)

3、差異并且極小化類內(nèi)數(shù)據(jù)差異的性質(zhì)。從而使其在提高分類準(zhǔn)確率的同時(shí),大大提高了分類的效率。
  其次,針對(duì)OB方法對(duì)不同物體對(duì)于分類的貢獻(xiàn)作相同對(duì)待的缺點(diǎn),提出了一種基于類內(nèi)類間散布權(quán)重的改進(jìn)方法。不同物體對(duì)于分類的貢獻(xiàn)程度是不盡相同的,類內(nèi)散布小類間散布大的物體更有利于分類,應(yīng)該給予較大的權(quán)重;反之,則給予較小的權(quán)重。結(jié)果表明,本文提出的方法有效地提高了分類的性能。
  再次,提出一種基于高維空間坐標(biāo)的高層圖像表征方法。該方

4、法首先利用K-means聚類算法計(jì)算得到不同類別的聚類中心,然后分別計(jì)算特征向量與不同聚類中心之間的距離,最后用這些距離替換原來(lái)的特征向量來(lái)表征圖像。新得到的特征向量更直接的表征了其與各個(gè)類別之間的關(guān)系,從而更有利于分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明,該方法提高了分類的性能。
  最后,提出一種基于O2C距離的高層圖像表征方法。與基于高維空間坐標(biāo)的高層圖像表征方法相比,該方法選取特征向量與不同聚類中心之間的距離的最小值作為O2C距離來(lái)表征圖像,大

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