维纳滤波与小波阈值联合算法在音频去噪中的应用及
系统设计实践
摘要
随着多媒体技术的发展和提升，多媒体数据（例如图像、视频等）成为信息的主组成部
分。而图像是信息传播的主方式和媒介，在人们的生活和社会的发展中都产生了不可或缺
的重的影响。在此基础下，图像分类便作为计算机视觉领域的一个基础性任务，其求是
为图像中存在的对象分配正确及合适的标签，从而将图像的视觉信息转变成语义信息，同时
实现最小的分类误差，方便人们更好能够去理解图像并分析图像深层含义。多标签图像识别
作为图像分类的一个分支，同样是是计算机视觉领域的一项基本任务，其求是为图像中存
在的多个对象分配正确及合适的标签。这项技术可应用于通信、无人驾驶、人类属性识别和
医学影像分析等诸多领域。研究基于图卷积的多标签图像识别能够促进图像分类技术的发
展，帮助人们从多方面多角度理解和分析图像，推动多媒体技术的发展。
本文将依据多标签图像识别和图卷积网络等相关理论，参考基于图卷积网络的多标签图
像识别算法框架结构及算法步骤，改进其多标签图像识别算法，分析此方法相较于其他各种
方法的优劣。本文在MSCOCO2014以及PASCALVOC2007数据集上开展各项算法实验。实
验结果显示，该多标签图像识别算法在以上数据集取得了最好的结果。
关键词：图卷积神经网络；多标签图像识别；标签依赖性
录
1绪论2
1.1课题研究背景及意义2
1.2国内外研究现状4
1.3课题研究内容5
1.4本文章节安排6
2多标签图像识别相关研究工作6
2.1传统识别方法6
2.2图卷积网络简介7
2.3本章小结8
3融合区域语义关联的多标签图像识别方法8
3.1融合区域语义关联的多标签图像识别算法框架9
3.2图像特征学习9
3.3相关系数矩阵10
3.4GCN分类器学习12
3.5本章小结12
4实验过程及结果分析12
4.1实验数据集介绍13
4.2评价指标13
4.3实现细节14
4.4MSCOCO数据集实验结果及分析15
4.5PASCALVOC2007数据集实验结果与分析15
4.6本章小结16
5结论16
16
1绪论
随着多媒体技术的发展,多媒体数据迅速充斥着人们的生活，并在国民社会、
经济生活中承担着愈发重的角色。原因是与文字语言相比,图像不仅能够生动、
真实、可靠地描述客观事物及对象，也可以直观地传达所表达的信息。
1.1课题研究背景及意义
图像分类是一项传统的研究课题，通过计算机将大量的图片进行分类和识
别，是主的研究方向之一（鲁梓豪，金美玲，2022）。结合前文所述情况因
为图像识别任务的目标和检测数量不同，分类任务可以分成单标签图像识别和
多标签图像识别。而单标签图像识别是图像分类的传统课题，已有多年的研
究，在当前现实的背景之中技术已经趋于成熟，并在识别精度和效果上都取得
了不错的进展。单标签图像识别是指为每张图片分配一个正确及合适的类别标
签。在此基础上，因为物体所含类别的数量不同，又可以细分成两种分类方
法：二分类和多类别分类。例如下图1,下图明显含有飞机，则可以将标签记
为飞机。通过单标签图像识别本文可以判断该图像中是否含有飞机（卫思睿，
柳公权，2023）。
图1：机场
但现实生活中一幅图片中往往包含多个类别的物体，有丰富的标签，这也
更加符合人的认知习惯（许志强，梁雪莉，2021）。例如上图中，含有飞机标
签的同时，也含有机场和候机楼等标签。因此，面对现今局势多标签图像识别
相比于单标签图像识别是一个更为普遍和实际的问题，它不仅能分辨图片中是
否同时包含我们所检测的内容，也打破了以往图像分类过于单一的