基于融合特征及边界特征的图像分类与检索的中期报告.docx

基于融合特征及边界特征的图像分类与检索的中期报告
一、研究背景
图像分类与检索在计算机视觉领域中具有广泛的应用，如图像搜索、物体识别、智能监控等。目前，深度学习方法在图像分类和检索方面取得了显著的进展，但其仍然存在一些问题，如类内差异大、类间相似度高、边界不清晰等。因此，研究如何通过融合特征及边界特征提高图像分类与检索的性能是非常必要的。
二、研究内容
本研究主要基于融合特征及边界特征的方法，探索如何提高图像分类与检索的性能。
具体地说，针对图像分类问题，我们将探索如何通过融合不同特征来提高分类的准确率。其中，我们将采用深度学习模型从原始图像中提取特征，如卷积神经网络（CNN）等。此外，我们还将结合手工设计和自适应学习的方法来提取更具判别性的特征，如局部二值模式（LBP）、高斯分布加权噪声图像模型（GWNIM）等。针对特征融合问题，我们将探索多种方法，如级联特征融合、平行特征融合等。
针对图像检索问题，我们将探索如何利用边界特征来提高检索的性能。具体地说，我们将利用边界检测算法（如Canny边缘检测、Sobel算子等）来提取图像区域的边界信息，进而构建边界特征描述子。在此基础上，我们将探索如何将边界特征与图像特征进行融合，以提高检索的准确率。
三、研究进展
目前，我们已经完成了以下工作：
1.搜集和整理了大量的图像数据集，如CIFAR-10、MNIST等。
2.构建了基于CNN的图像分类模型，并对其进行了训练和测试。实验结果表明，CNN模型能够有效提取图像的语义信息，且分类的准确率较高。
3.提取了一系列手工特征，如LBP、GWNIM等，并对这些特征进行了评估。结果表明，这些手工特征能够很好地反映图像的结构信息，但分类性能相对于CNN仍然存在一定差距。
4.开始了边界特征的研究，初步探讨了边缘检测算法的优缺点，并提取了图像的边界信息。
四、下一步工作
在接下来的研究中，我们将开展以下工作：
1.探索特征融合的方法，如级联特征融合、平行特征融合等，并通过实验进行比较和评估。
2.探索如何将边界特征与图像特征进行融合，并通过实验评估融合后的性能。
3.考虑如何利用增量式学习方法来提高模型的适应性和稳定性。
4.继续开展边界特征的研究，探究更多的边缘检测算法，并评估其性能。
五、结论
基于融合特征及边界特征的图像分类与检索是一项具有重要意义的研究工作。本研究旨在探索如何通过特征融合和边界特征提高图像分类与检索的性能。在研究的过程中，我们已经取得了一定的进展，但仍需进一步研究和实验，以获得更加准确和有效的分类和检索算法。