介紹了一種通過(guò)輪廓線變化描述圖像構(gòu)圖特征,采用機(jī)器學(xué)習(xí)獲取圖像方向分類(lèi)模
型的手法. 通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了該手法的有效性,并對(duì)其存在問(wèn)題和改進(jìn)方向進(jìn)行討論.
關(guān)鍵詞: 決策樹(shù);輪廓線;圖像分類(lèi)

數(shù)字圖像的像素值分布在一定程度上可以反映圖像內(nèi)容的特征,鑒于圖像內(nèi)容物體識(shí)別技術(shù)的不成熟,利用像素值的分布特征進(jìn)行圖像分類(lèi)成了目前對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)的常用手段. 如T. Kato 等開(kāi)發(fā)的ART MUSEUM 系統(tǒng),M. J . Swain 等開(kāi)發(fā)的FINDIT 系統(tǒng), IBM 公司的QBIC 系統(tǒng)[1 ] ,這些分類(lèi)系統(tǒng)采用了基于像素值分布的特征以及特征距離的計(jì)算來(lái)進(jìn)行分類(lèi)檢索. J . W. Hsich[2 ]以及Cheng Yang[3 ]的分類(lèi)檢索系統(tǒng)雖然討論了復(fù)雜一些的學(xué)習(xí)和評(píng)價(jià)方法,但試驗(yàn)中所使用的仍是基于像素值分布的特征.這一類(lèi)方法從圖像像素出發(fā)推測(cè)圖像的分類(lèi)卻具有一定的局限性,比如適合于具體圖像間的類(lèi)似評(píng)價(jià),無(wú)法表達(dá)抽象級(jí)別較高的結(jié)構(gòu)描述如圖像構(gòu)圖特征.我們的研究目的是要在數(shù)碼相機(jī)圖像輸入計(jì)算機(jī)時(shí)自動(dòng)判別圖像的正確方向. 圖1 為3 個(gè)可能方向的輸入圖像. 圖像構(gòu)圖和圖像中物體分布有密切關(guān)聯(lián),使用能夠反映圖像中物體位置和大致形狀特征的輪廓線之變化特征,則有可能描述圖像的構(gòu)圖特征,從而達(dá)到對(duì)圖像方向判斷的目的. 另外,由于難以對(duì)構(gòu)圖特征和圖像方向的關(guān)系進(jìn)行顯式定量描述,因此擬采用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)筑分類(lèi)模型.