曹建芳;史昊;赵青杉;

• 1:忻州师范学院计算机科学与技术系
• 2:太原科技大学计算机科学与技术学院

摘要(Abstract)：

为解决基于单节点架构的传统分类算法存在的时间效率差、分类准确率低等问题,提出了一种基于并行Adaboost-BP神经网络的海量图像分类方法.将BP神经网络作为弱分类器,由Adaboost算法组合15个BP神经网络的输出,构建了强分类器;充分利用了Hadoop平台下Map Reduce并行编程模型,提出了海量图像的自动分类模型,设计了并行Adaboost-BP神经网络算法的Map和Reduce任务.多组实验表明,相对于传统的AdaboostBP神经网络算法,提出的算法在Pascal VOC2007数据集和Caltech256数据集上的平均分类准确率分别提高了14.5%和26.0%,而且算法运行耗时少,系统加速比随集群节点个数增加而增加,在图像规模增加到20 000时,加速比几乎呈线性增长趋势.实验结果充分证明,提出的方法适合海量图像的自动分类和预测.

关键词(KeyWords)： Adaboost-BP神经网络;图像分类;特征提取;MapReduce并行编程模型

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 山西省自然科学基金(2013011017-2;2014011019-3);; 山西省高等学校重点教学改革研究项目(J2015099);; 忻州师范学院重点学科专项课题(XK201308)

作者(Authors): 曹建芳;史昊;赵青杉;

DOI: 10.13568/j.cnki.651094.2017.01.014

参考文献(References)：

• [1]Fern′andez-Delgado M,Cernadas E,Barro S,et al.Do we need hundreds of classifiers to solve real world classification problems[J].Journal of Machine Learning Research(S1532-4435),2014,15(1):3133-3181.
• [2]谢文兰,石跃祥,肖平.应用BP神经网络对自然图像分类[J].计算机工程与应用,2010,46(2):162-166.
• [3]罗来平,宫辉力,刘先林.基于决策树算法的遥感图像分类研究与实现[J].计算机应用研究,2007,24(1):207-209.
• [4]张旭,蒋建国,洪日昌,等.基于朴素贝叶斯K近邻的快速图像分类算法[J].北京航天航空大学学报,2015,41(2):302-310.
• [5]许将军.支撑向量机在高光谱遥感图像分类中的应用[J].计算机仿真,2009,26(12):164-167.
• [6]Nektarios A Valous,Fernando Mendoza,Da-Wen Sun,et al.Supervised neural network classification of pre-sliced cooked pork ham images using quaternionic singular values[J].Meat Science,2010,84(3):422-430.
• [7]李学龙,史建华,董永生,等.场景图像分类技术综述[J].中国科学:信息科学,2015,45(7):827-848.
• [8]可华明,陈朝镇,张新合,等.遗传算法优化的BP神经网络遥感图像分类研究[J].西南大学学报(自然科学版),2010,32(7):128-132.
• [9]王立国,魏芳洁.结合遗传算法和蚁群算法的高光谱图像波段选择[J].中国图像图形学报,2013,18(2):235-242.
• [10]任越美,李垒,张艳宁,等.一种基于多粒子群协同进化的高光谱图像波段选择与分类方法[J].计算机科学,2014,41(12):283-286.
• [11]罗芳琼,吴春梅,侯睿.混合优化算法在ALM环路径搜索中的研究[J].计算机应用与软件,2015,32(7):115-122.
• [12]苑超,李东明,李岩.基于Map Reduce的BP神经网络在精准施肥中的应用[J].中国农机化学报,2016,37(2):191-195.
• [13]Hansen L K,Salamon P.Neural network ensembles[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1990,12(10):993-1001.
• [14]Robert E S.Theoretical views of boosting[C].Proceedings of European Conference on Computational Learning Theory.Nordkirchen,Germany,Springer-Verlag,1999:1-10.
• [15]曹建芳,陈俊杰,李海芳.基于Adaboost-BP神经网络的图像情感分类方法研究[J].山西大学学报(自然科学版),2013,36(3):331-337.
• [16]David G.Distinctive image features fromscal-invariant keypoints[J].International Journal in Computer Vision,2004,60(2):91-110.
• [17]陈圣国,孙正兴,周杰.基于FCM和随机游走的地层图像分割方法[J].电子学报,2013,41(3):526-531.
• [18]王贤伟,戴青云,姜文超.基于Map Reduce的外观设计专利图像检索方法[J].小型微型计算机系统,2012,33(3):626-632.