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[2018年IEEE第13届图像、视频与多维信号处理研讨会(IVMSP) - 希腊扎戈罗乔里亚阿里斯蒂村 (2018.6.10-2018.6.12)] 2018 IEEE第13届图像、视频与多维信号处理研讨会(IVMSP) - 用户生成自然灾害相关图像分析中全局特征与深度特征的比较研究

DOI：10.1109/ivmspw.2018.8448670 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 该论文研究了社交媒体用户生成图像中不良事件（自然灾害）的识别问题，并从两个互补视角展开探讨。一方面，我们基于两类特征提取算法（即(i)全局特征与(ii)深度特征），对不同特征提取与分类算法进行全面对比分析；另一方面，我们证明通过联合利用各特征描述符的优势，融合不同特征提取与分类策略的性能可超越单一方法。相关方法的评估在基准数据集和自采集数据集这两个数据集上完成。
作者： Kashif Ahmad，Amir Sohail，Nicola Conci，Francesco De Natale
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过全面比较分析不同的特征提取与分类算法，解决社交媒体用户生成图像中不良事件（自然灾害）的识别问题，并证明不同特征提取与分类策略的融合能够优于单一方法。

研究成果

与全局特征相比，深度特征表现更优，基于Places数据集预训练的CNN模型优于ImageNet预训练模型。融合不同CNN模型是解决该问题的合理方案。未来工作可分析通过CNN模型底层提取的特征所训练分类器的性能，以优化纹理特征提取。

研究不足

某些灾害（如气旋）的图像可能缺乏特定纹理，因而难以识别或与其他图像区分。分类器的性能可能会受到数据集中图像质量和多样性的影响。

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