共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
基于稀疏编码多尺度空间潜在语义分析的图像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
《计算机学报》2014,(6)
传统潜在语义分析方法无法利用图像中区域语义构成的上下文信息来获得图像目标空间分布信息,因此它丢掉了局部特征之间的空间关系信息.而基于最近邻矢量量化来构造共生矩阵具有较大的量化误差,使得特征描述缺乏鲁棒性,影响后续潜在语义分析获得特征的精确性.为了弥补这些不足,文中提出了一种基于稀疏编码的多尺度空间潜在语义分析的图像分类方法.首先通过空间金字塔方法对图像进行空间多尺度划分,然后利用稀疏编码对每个局部块特征进行软量化以形成共生矩阵,之后结合概率潜在语义分析(PLSA)获得每个局部块的潜在语义信息,再利用权值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,最后用支持向量机(SVM)分类器完成图像的场景分类.在常见图像库上的实验表明,本文提出的基于稀疏编码的多尺度空间潜在语义分析方法平均分类精度比现有诸多方法均有明显提高,验证了其有效性和鲁棒性.实验还表明,空间金字塔匹配、稀疏编码共生矩阵以及PLSA降维这3个模块在该文方法中缺一不可,共同提升图像表征和分类性能. 相似文献
3.
传统潜在语义分析(Latent Semantic Analysis, LSA)方法无法获得场景目标空间分布信息和潜在主题的判别信息。针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(Probabilistic Latent Semantic Analysis, PLSA)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PLSA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习方法来学习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,并将学习到的权值信息嵌入支持向量基(Support Vector Machine, SVM)分类器中完成图像的场景分类。在常用的三个场景图像库(Scene-13、Scene-15和Caltech-101)上的实验表明,该方法平均分类精度比现有许多state-of-art方法均优。验证了其有效性和鲁棒性。 相似文献
4.
采用上下文金字塔特征的场景分类 总被引:2,自引:0,他引:2
为了能有效地表述场景图像的语义特性,提出一种基于图像块上下文信息的场景图像分类框架.首先用规则网格将图像分块,并提取每个块的SIFT特征;然后用K均值算法对训练图像的块特征聚类,形成块类型的码本;再根据此码本对图像块进行量化,得到图像的视觉词汇表示,形成视觉词汇图,并在其上建立2类视觉词汇模型:相邻共现的不同视觉词汇对模型和连续共现的相同视觉词汇群模型;最后应用空间金字塔匹配建立视觉词汇的上下文金字塔特征,并采用SVM分类器进行分类.实验结果证明,在常用的场景图像库上,文中方法比已有的典型方法具有更好的场景分类性能. 相似文献
5.
在电子商务应用中,为了更好地了解用户的内在特征,制定有效的营销策略,提出一种基于混合概率潜在语义分析(H PLSA)模型的Web聚类算法。利用概率潜在语义分析(PLSA)技术分别对用户浏览数据、页面内容信息及内容增强型用户事务数据建立PLSA模型, 通过对数—似然函数对三个PLSA模型进行合并得到用户聚类的H PLSA模型和页面聚类的H PLSA模型。聚类分析中以潜在主题与用户、页面以及站点之间的条件概率作为相似度计算依据,聚类算法采用基于距离的k medoids 算法。设计并构建了H PLSA模型,在该模型上对Web聚类算法进行验证,表明该算法是可行的。 相似文献
6.
基于文本分析统计模型提出了图像类目标的语义概率模型,并且将这种概率模型应用于目标识别和复杂场景下的地物分析.首先将图像表示成多个特征局部区域的集合,然后根据目标语义概率模型得到图像、特征局部和目标语义之间的概率关系,通过计算后验概率可以实现目标语义类别的识别.目标概率模型通过EM算法获得模型估计参数.实验结果显示,在识别复杂背景中的目标达到了很好的效果.场景分析中根据图像中各局部区域与目标语义的概率分布可以实现场景中感兴趣区域的标注,实验结果说明此方法有可行性. 相似文献
7.
8.
建模连续视觉特征的图像语义标注方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对图像检索中存在的"语义鸿沟"问题,提出一种对连续视觉特征直接建模的图像自动标注方法.首先对概率潜语义分析(PLSA)模型进行改进,使之能处理连续量,并推导对应的期望最大化算法来确定模型参数;然后根据不同模态数据各自的特点,提出一个对不同模态数据分别处理的图像语义标注模型,该模型使用连续PLSA建模视觉特征,使用标准PLSA建模文本关键词,并通过不对称的学习方法学习2种模态之间的关联,从而能较好地对未知图像进行标注.通过在一个包含5000幅图像的标准Corel数据集中进行实验,并与几种典型的图像标注方法进行比较的结果表明,文中方法具有更高的精度和更好的效果. 相似文献
9.
10.
刘毅 《计算机工程与科学》2010,32(6):61-64
本文提出了一种基于期望最大化(EM)算法的局部图像特征的语义提取方法。首先提取图像的局部图像特征,统计特征在视觉词汇本中的出现频率,将图像表示成词袋模型;引入文本分析中的潜在语义分析技术建立从低层图像特征到高层图像语义之间的映射模型;然后利用EM算法拟合概率模型,得到图像局部特征的潜在语义概率分布;最后利用该模型提取出的图像在潜在语义上的分布来进行图像分析和理解。与其他基于语义的图像理解方法相比,本文方法不需要手工标注,以无监督的方式直接从图像低层特征中发掘图像的局部潜在语义,既求得了局部语义信息,又获得了局部语义的空间分布特性,因而能更好地对场景建模。为验证本文算法获取语义的有效性,在15类场景图像上进行了实验,实验结果表明,该方法取得了良好的分类准确率。 相似文献