文档介绍：万方数据
多尺度空间判别性概率潜在语义分析的场景分类季海峰,高隽,郑鹏,王婧中国图象图形学报�早���阨�,比觎踟��憧跛烙腗��,脚�������������������������蟚���,����曲����������瑚������鱝���怕�����蚰����∞摘要:目的传统潜在语义分析���椒ㄎ薹ɑ竦贸【澳勘昕占浞植夹畔⒑颓痹谥魈獾呐斜鹦畔ⅰ7椒ㄕ�对这一问题提出了一种基于多尺度空间判别性概率潜在语义分析���的场景分类方法。首先通过空间金字塔方法对图像进行空间多尺度划分获得图像空间信息,结合��模型获得每个局部块的潜在语义信息;然后串接每个特定局部块中的语义信息得到图像多尺度空间潜在语义信息;最后结合提出的权值学****方法来学****不同图像主题间的判别信息,从而得到图像的多尺度空间判别性潜在语义信息,并将学****到的权值信息嵌入支持向量机�������琒��掷嗥髦型瓿赏枷竦某【***掷唷=峁�在常用的�龀【巴枷窨���������一�和�������系氖笛榻峁�砻鳎�疚姆椒ㄆ骄�掷嗑ǘ缺认钟行矶鄐��.���椒ň�拧=崧鄢浞炙得髁丝�间信息和判别性信息在场景分类中的重要性,并进一步验证了其有效性和鲁棒性。关键词:概率潜在语义分析;空间金字塔;判别信息;场景分类���琙����,�������,仍���髓�:����������������瑚砒���������.�培����.�筧�����������������簀����產�甤�����簑��踘.�⑥中国图象图形学报版权所有中图法分类号:���文献标识码:�论文引用格式:季海峰,高隽,郑鹏,王婧.��:�.���痡培�����文章编号:��—������一��—�多尺度空间判别性概率潜在语义分析的场景分类���泄�枷笸夹窝Пǎ������:����合肥工业大学计算机与信息学院,合肥�������珿��沈鲈�琧��啊阤����印�����叫�收稿日期:��—�—�;修回日期:��—���基金项目:国家自然科学基金项目�����;国家高技术研究发展计划����鹣钅��������第一作者简介:季海峰����,男,合肥工业大学计算机应用专业硕士研究生,主要研究方向为图像理解、模式识别、计算机视觉。�猰��簀��鏽驴���.�����猻�����琲���萨���Ⅱ������.��,����.������瑆����皐������������韑������,�������,�����������,����������.���������.�錷������痚��������簆����������;�������;�������������;�����:�
万方数据
中国图象图形学报引言基于��图像潜在语义提取�随着高速互联网时代的到来,数字彩***像的获取和存储变得更加容易,人们接触到的图像数据也以前所未有的速度增长。面对海量的图像数据,如何使计算机模拟人类对图像的理解认知机理,自动把图像按照人们理解的方式分类到不同的语义类别就成为一个关键问题。场景图像分类不仅包含人们对一幅图像的总体认识,而且还为进一步识别出图像中的其他内容提供了基础。因此,图像场景分类成为当前计算机视觉和多媒体信息处理领域的热根据场景图像描述方式的不同,场景图像分类方法可以分为基于全局特征和基于中层语义信息两大类。早期的场景分类方法通过提取图像的颜色、场景内容。如����热恕�岢龅慕岷贤枷竦图�特征和二元贝叶斯分类器的多级框架;�����场景特征;���热恕��岢隹占浒�缑娣椒ū硎就�像内容。虽然这些方法在一定条件下能够很好地表示图像,但是由于其都是基于图像的底层特征,无法些问题,近年来人们提出了基于图像中层语义信息来表述场景,如基于“词包模型”����刮方法以及在���∩侠�酶怕是痹谟镆宸治��.�颓痹诘依卓死追植���旧�戎魈夥治瞿�型来找出图像最可能属于的主题或者潜在语义分布,从而完成图像场景分类。如���热司伞T谙∈�特征上利用��模型来进行目标识别,��等人�叫提出的基于��的场景图像分类方法。唐现自然图像场景分类。然而,基于��枋龅闹�题分析模型描述场景图像中视觉词汇出现的总体频次,无法获得场景中各目标空间分布信息。为了获取目标空间分布信息,����等人¨纠提出了一种直方图统计和串联,从而得到场景图像的空间分布表达。典型的例子还有��等人¨引提出的一种基于稀疏编码的空间金字塔匹配方法。���等�岢龅呐斜鹦钥占浣鹱炙�枷穹掷喾椒āX�晓振等人��L岢隽艘恢只�谙∈璞嗦氲亩嗪搜��图像分类方法。通过采用对图像进行空问金字塔多划分方式为特征加入空间信息限制来提高场景图像分类精度,以及杨昭等人¨钊提出的一种基于稠密网空间信息。上述方法要么只考虑了图像的潜在语义信息,要么只考虑了图像的空间信息,都没有很好地将图像潜