Loading...

Image Classification Using Sparse Representation

Haghiri, Siyavash | 2013

968 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 44200 (19)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Computer Engineering
  6. Advisor(s): Rabiee, Hamid Reza
  7. Abstract:
  8. In this thesis, we have discussed image classification by sparse representation. Sparse representation is used in two different ways for image classification. The first goal of sparse representation is to make an efficient classifier, that can learn the subspace, in which the data lies. In this field we have surveyed various methods. We also proposed a method, called ”Locality Preserving Dictionary Learning” that works approximately better than state of the art similar methods, specially when training data is limited. We have reported the result of lassification on four datasets including MNIST, USPS, COIL2 and ISOLET. Another use of sparse representation, is to extract local features from natural images. The use of sparse coding and other codings are discussed in related work. Semi-supervised classification of natural images is a new and challenging problem that is discussed. Also, we propose a method
    to extract features in order to semi-supervised classification. Methods in this section are compared with Caltech101 and COREL10 datasets
  9. Keywords:
  10. Classification ; Sparse Representation ; Machine Learning ; Dictionary Learning

 Digital Object List

 Bookmark

  • مقدمه
    • تعریف مسأله طبقه‌بندی تصاویر
    • چرا از نمایش تنک استفاده می‌کنیم؟
    • نمایش تنک
      • جمع‌بندی
  • بررسی پژوهش‌های پیشین
    • تشخیص چهره با استفاده از نمایش تنک
    • یادگیری واژه‌نامه
      • الگوریتم K-SVD
      • کدگذاری تنک بهینه
    • یادگیری واژه‌نامه به منظور طبقه‌بندی داده‌ها
      • یادگیری نظارتی واژه‌نامه
      • یادگیری واژه‌نامه جداساز با معیار جداسازی فیشر
    • روش‌های مبتنی بر مدل‌های گرافیکی
    • استخراج ویژگی‌های محلی از تصاویر طبیعی
      • روش کدگذاری سبد ویژگی
      • کدگذاری تنک ويژگی‌های سیفت به منظور طبقه‌بندی تصاویر
      • کدگذاری محلی خطی برای طبقه‌بندی تصاویر طبیعی
      • یادگیری مکان‌های تجمیع ویژگی
    • جمع بندی
  • روش‌های پیشنهادی برای یادگیری واژه‌نامه به منظور طبقه‌بندی
    • یادگیری واژه‌نامه جداساز با حفظ ساختار محلی
    • بررسی عملکرد روش‌های نیمه نظارتی مبتنی بر گراف برای طبقه‌بندی تصاویر طبیعی
      • طبقه‌بندی نیمه‌نظارتی
      • طبقه‌بندی نیمه‌نظارتی ویژگی‌های تجمیع شده
    • جمع‌بندی
  • نتایج پیاده‌سازی
    • نتایج پیاده‌سازی یادگیری واژه‌نامه جداساز با حفظ ساختار محلی
      • نقش یادگیری واژه‌نامه در یادگیری زیرفضای داده‌ها
      • نتایج طبقه‌بندی بر اساس تابع انرژی
    • نتایج طبقه‌بندی نیمه‌نظارتی تصاویر طبیعی
  • نتیجه گیری و کارهای آتی
    • یادگیری واژه‌نامه به منظور طبقه‌بندی داده‌ها
    • کدگذاری تنک برای استخراج ویژگی از تصاویر طبیعی
...see more