文档介绍：学位敝惜互一鸣嗍�学位论文储互一鸣啡驯乍年�禄叭���阺月话日学位论文使用授权声明原仓�性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本入在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时,第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。
摘要关键字:概率潜在语义分析,目标识别与目标定位,过度拟合,动态阈值目标识别与目标定位是计算机视觉领域的一个重要分支,随着数字图像在互联网上的爆炸式增长,基于图像局部特征的目标匹配开始在图像检索中占据越来越重要的地位,图像的整体分类已很难满足所有的图像检索需求,如何精确而有效地实现目标识别与目标定位成为图像研究领域的~个关键问题。概率潜在语义分析�����������,���且恢只�谕臣蒲У淖匀挥�言处理方法,能够有效挖掘隐藏在文本字面数据下的潜在语义结构,是最早的主题模型方法。在图像应用领域,将��作为一种主题挖掘工具,成功实现了非监督形式的目标识别与目标定位功能。但在实践中存在过度拟合的问题,时常出现主题隶属度不明确和多个主题过度相似的现象。针对以上问题,本文提出一种基于动态阈值模型的��方法,所完成的主要工作包括:��岢鲆恢指咝У南∈杌�椒ǎ�ü�柚孟∈栊钥刂坪抑狄源锏�忽略次要信息,凸显核心主题信息的目的。这种方法合理并有效地限制了每张图像所对应主题的数量,抑制冗余信息,成功解决了主题隶属度混乱的问题。��提出了基于语义相似性的主题合并策略。对于不同主题过于相似的问题,根据其语义相似性,动态地决定是否合并相似主题。目的是在确定目标的类信息保存完整的前提下,实现每个目标类只明确地对应于一个主题。这种策略还能够构造主题之间的层次结构关系,通过调整阈值的约束范围,可以实现主题在不同深度上的抽象,挖掘更高层次的潜在数据模式。本文实验表明:与己有的��方法相比,本文所述的方法保持了高可靠度的隐藏模式发现能力,同时大大提高了精确度,并且成功实现了该类方法从无层次结构模型到多层次结构模型的扩展。�������
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.��第��绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�第�卤尘爸J丁�������������������第�禄�诙��兄的P偷腜��椒ā�����������第�率笛橛胄阅芊治觥�����������������研究背景与现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�本文工作概要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�本文组织架构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�潜在结构与潜在语义分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�概率潜在语义分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�主题模型的图像领域应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.�阈值设定方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.�基于动态阈值模型的��算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.�基于动态阈值模型的潜在语义空间⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.�����⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..��甀.��蚀�P汀����������������������������.��蚕质�莸那痹诮峁鼓P汀�������������������甀。��痹谟镆宸治龊推嬉熘捣纸狻��������������������.��忻婺P汀���������������������������.�瓻�惴ā���������������������������.��忻婺P偷募负魏�濉����