一种基于特征学习的敏感图像识别方法

摘要

一种基于特征学习的敏感图像识别方法。首先，提取四种颜色SIFT特征，并采用密集采样和点采样方式将四种颜色SIFT描述子融合在一起。接着，采用高斯混合模型对图像数据建模，并基于该概率产生式模型的对数似然函数的下界导出特征映射，这是特征学习的过程。该特征映射编码了数据的中高层语义特征，是观测变量、高斯混合模型的模型参数和隐变量的函数。最后，将数据集分割成训练集和测试集，利用训练集训练分类器的参数。对于输入的测试图像，送入分类器，输出其标签，完成敏感图像识别。本发明采用融合的颜色SIFT描述子描述图像，基于高斯混合模型学习出编码数据分布信息的特征映射,对于识别敏感图像中所包含的高层语义内容非常有效。