From: 图像分类 - PaddlePaddle book

图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，是人们转递与交换信息的重要来源。这里专注于图像识别领域的一个重要问题，即图像分类。

图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在很多领域有广泛应用，包括安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。

一般来说，图像分类通过手工提取特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述，然后使用分类器判别物体类别，因此如何提取图像的特征至关重要。在深度学习算法之前使用较多的是基于词袋(Bag of Words)模型的物体分类方法。词袋方法从自然语言处理中引入，即一句话可以用一个装了词的袋子表示其特征，袋子中的词为句子中的单词、短语或字。对于图像而言，词袋方法需要构建字典。最简单的词袋模型框架可以设计为底层特征抽取、特征编码、分类器设计三个过程。

在2012年之前的传统图像分类方法可以这三步完成，但通常完整建立图像识别模型一般包括底层特征学习、特征编码、空间约束、分类器设计、模型融合等几个阶段。

1). 底层特征提取: 通常从图像中按照固定步长、尺度提取大量局部特征描述。常用的局部特征包括SIFT(Scale-Invariant Feature Transform, 尺度不变特征转换) [1]、HOG(Histogram of Oriented Gradient, 方向梯度直方图) [2]、LBP(Local Bianray Pattern, 局部二值模式) [3] 等，一般也采用多种特征描述，防止丢失过多的有用信息。

2). 特征编码: 底层特征中包含了大量冗余与噪声，为了提高特征表达的鲁棒性，需要使用一种特征变换算法对底层特征进行编码，称作特征编码。常用的特征编码方法包括向量量化编码 [4]、稀疏编码 [5]、局部线性约束编码 [6]、Fisher向量编码 [7] 等。

3). 空间特征约束: 特征编码之后一般会经过空间特征约束，也称作特征汇聚。特征汇聚是指在一个空间范围内，对每一维特征取最大值或者平均值，可以获得一定特征不变形的特征表达。金字塔特征匹配是一种常用的特征汇聚方法，这种方法提出将图像均匀分块，在分块内做特征汇聚。

4). 通过分类器分类: 经过前面步骤之后一张图像可以用一个固定维度的向量进行描述，接下来就是经过分类器对图像进行分类。通常使用的分类器包括SVM(Support Vector Machine, 支持向量机)、随机森林等。而使用核方法的SVM是最为广泛的分类器，在传统图像分类任务上性能很好。

这种传统的图像分类方法在PASCAL VOC竞赛中的图像分类算法中被广泛使用 [9]。NEC实验室在ILSVRC2010中采用SIFT和LBP特征，两个非线性编码器以及SVM分类器获得图像分类的冠军 [8]。

参考文献

[1] D. G. Lowe, Distinctive image features from scale-invariant keypoints. IJCV, 60(2):91-110, 2004.

[2] N. Dalal, B. Triggs, Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, 2005.

[3] Ahonen, T., Hadid, A., and Pietikinen, M. (2006). Face description with local binary patterns: Application to face recognition. PAMI, 28.

[4] J. Sivic, A. Zisserman, Video Google: A Text Retrieval Approach to Object Matching in Videos, Proc. Ninth Int'l Conf. Computer Vision, pp. 1470-1478, 2003.

[5] B. Olshausen, D. Field, Sparse Coding with an Overcomplete Basis Set: A Strategy Employed by V1?, Vision Research, vol. 37, pp. 3311-3325, 1997.

[6] Wang, J., Yang, J., Yu, K., Lv, F., Huang, T., and Gong, Y. (2010). Locality-constrained Linear Coding for image classification. In CVPR.

[7] Perronnin, F., Sánchez, J., & Mensink, T. (2010). Improving the fisher kernel for large-scale image classification. In ECCV (4).

[8] Lin, Y., Lv, F., Cao, L., Zhu, S., Yang, M., Cour, T., Yu, K., and Huang, T. (2011). Large-scale image clas- sification: Fast feature extraction and SVM training. In CVPR.

[9] Everingham, M., Eslami, S. M. A., Van Gool, L., Williams, C. K. I., Winn, J. and Zisserman, A. The Pascal Visual Object Classes Challenge: A Retrospective. International Journal of Computer Vision, 111(1), 98-136, 2015.