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一. 随机切取原始图像的small-patchs做为原始的训练K-means中心点的样本
数据库:cifar-10
对于原始的图像为32×32大小的彩色RGB图像,从这些图像上切取一小块,这一小块可以代表图像的一些细节特征,这小块图像中包含了图像的局部的颜色信息以及细节方面的信息,细节方面的信息可以这样理解,某一块图像中的信息代表原始图像的一部分特有边缘信息,角点信息等其他信息,那么同种类别的图像可能含有同样的信息,我们可以把这一小块做为这类别图像特有的信息。对于一张图像得到的小块的信息可能一样,颜色还有细节方面都有同样的信息,多个小块之间就具有了统计意义,统一特性能代表某一类图像的特性。
1.初始化小块的尺寸,小块的尺寸不能太小,这样不具有统计意义, 太小不能包含足够多的颜色信息,也不能完全涵盖图像某一种特性。尺寸太大包含的信息量太大,不适合做聚类。 2. 初始化聚类的子块数目,那么信息更加丰富,不同的类别越容易分类。 3. 白化,白化的目的是去不同像素点之间的相关性。
1. cifar-10的图像大小为32×32×3,我们取子块为一个方体,大小为N×N×3,本文将用不同尺寸块来测试识别率。
2. 不同的子块数目对最后识别率的影响。
3. 白化对识别率的影响。图1为随机切割的子块。我们只需要随机化图像中点的坐标,向下和向上平移N个像素点进行切割,得到一个N×N×3的子块。
图1 从原始图像中切割的任意的子块的样本二. K−means提取样本特征
本节将采用两种方式进行提取特征。
第一种: 原始图像中的子块到聚类中心的距离作为特征。
第二种: 使用back of words(词袋模型)对图像进行特征提取。
下面将分别介绍两种提取特征的方法。聚类中心到子块的距离特征
1.对于K个聚类中心(μ1,μ2,...,μk)的K-means,N个样本(x1,x2,...,xN),其损失函数为:
J(x1,x2,...,xN,μ1,μ2,...,μk)=1m∑mi=1||xi−μc(i)||2. 得到聚类中心如图2所示:
图2 K-means聚类中心(with whitening)2.从第一步我们可以得到聚类中心,通过聚类中心来提取特征。
对于原始的三通道图像,我们假设其子块大小为w×w,步长为s,我们抽取w×w的块,步长为s取小块,抽取出来得到列向量。那么得到新的图像大小为(n−w)/s+1.如图3所示。
图3 抽取新特征的图示
对于得到新特征,需要做归一化处理(均值方差处理)。然后对新特征进行白化使数据之间独立。我们得到新块的大小为(w×w×3)×((n−w)/s+1)2.对于cifar-10为32×32×3的图像,子块大小为8×8×3,那么我们可以得到(32-8+1)^2个子块,子块展开为列向量为192维,那么一副图像待提取特征的大小为625×192,我们把这625个192维子块分别与中间求距离,假设有K个中心点,那么每个192的子块可以得到K个距离,那么625个子块就得到一个625×K为的特征。
对于一个向量x,其中心点为c,那么其欧式距离可以表示为如下:d=||x−c||22对于上式为可以化简如下:
d=||x−c||22=x2−2xc+c2这样处理的距离可能有负值,那么我们把负值设为0即可。那么
fk=max{x2−2xc,0}提取特征过程类似于图像相关操作,每一点的相应如下表达式所示:
R=w1z1+w2z2+...+wnzn=∑ni=1wizi对于聚类提取特征,没一点的相应不是相乘以后累加和,而可以表示为如下:
R=(z1−c1)2+(z2−c2)2+...+(zn−cn)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√=∑ni=1(zi−ci)2−−−−−−−−−−−−√以下是K-means提取出的1600张特征图,因为有1600个聚类中心点,故有1600张特征图。如图4所示:
对于得到特征图,每一张图可以进行均值pooling,可以看做一张图像到一个中心点的平均距离,那么就有1600个特征。也可以分四个区域分别对特征图进行pooling,那么对于1600个中心点,就有6400个特征,得到的特征可以用来训练softmax分类器。
- 词袋模型提取特征
词袋模型,前面部分我们可以通过小块得到聚类中心,我们可以设置N个词袋,意味着需要聚类N个聚类中心。对M×M,假如我们取的子块a×a,三通道也如此,那么对于步长为1处理,我们可以得到(M-a+1)×(M-a+1)个子图,子图我们展开为一行,每个子图分别与这N个聚类中心求距离,得到这个子图所属的聚类中心,那么这(M-a+1)×(M-a+1)个子图都可以得到属于自己的聚类中心。对M个聚类中心,统计其每个聚类中心有多少张子图(对于每一个聚类中心,最大为(M-a+1)×(M-a+1),称为全靠近,最小为0,那么没有任何一张子图靠近这个聚类中心点)。我们得到一个1—N的直方图,直方图就代表这一样本的特征,我们可以用softmax训练分类器。
三. 实验
我采用两种提取特征的方法测试实验结果。
聚类中心到子块的距离特征,采用两种对比方法,第一种是是否加入白化。第二种,采用不同大小的pooling。本实验还包括词袋模型和聚类中心到子块的距离特征模型的比较。
1.方法 识别率 白化(1600个聚类中心,全局pooling) 72,72% 非白化(1600个聚类中心,全局pooling) 62.04% Table I 是否加入白化实验结果对比
图5是白化和非白化得到的聚类中心图从表一可以看出白化之后的效果会好点
2.
方法 识别率 全局pooling(白化) 72,72% pooling成2×2的块(白化) 75,72% pooling成3×3的块(白化) 74,71% Table II pooling大小实验结果对比从表二可以看出全局pooling的效果没有分块pooling的效果好。
2.
方法 识别率 聚类中心到子块的距离特征(1600个聚类中心点) 72,72% 词袋模型(1600个聚类中心点) 58,92% Table III 距离模型和词袋模型实验结果对比从表三可以看出距离特征建立的模型比词袋模型效果好。
代码和文章见附件(数据库见http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)
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