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基于多特征扩展pLSA模型的场景图像分类
被引量：
10
1
作者
江悦
王润生
《信号处理》
CSCD
北大核心
2010年第4期539-544,共6页
场景图像分类近年来受到人们的广泛关注,而基于统计模型的方法更是场景分类中的研究热点。我们提出了一种新的基于多特征融合和扩展pLSA模型的场景图像分类框架。对每幅图像首先用多尺度规则分割确定局部基元,然后提取每个局部基元的多...
场景图像分类近年来受到人们的广泛关注,而基于统计模型的方法更是场景分类中的研究热点。我们提出了一种新的基于多特征融合和扩展pLSA模型的场景图像分类框架。对每幅图像首先用多尺度规则分割确定局部基元,然后提取每个局部基元的多分辨率直方图矩特征和SIFT特征,最后用扩展的概率生成模型对图像集进行建模,测试。我们的方法不仅能够很好的表示图像的语义特性而且在模型的训练阶段是无监督的。我们针对目前常用的3个数据库,做了三组对比实验,均取得了比以前的方法更好的识别结果。
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关键词
多分辨率直方图矩特征
场景分类
概率生成模型
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职称材料
题名
基于多特征扩展pLSA模型的场景图像分类
被引量：
10
1
作者
江悦
王润生
机构
湖南长沙国防科技大学电子科学与工程学院atr实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2010年第4期539-544,共6页
文摘
场景图像分类近年来受到人们的广泛关注,而基于统计模型的方法更是场景分类中的研究热点。我们提出了一种新的基于多特征融合和扩展pLSA模型的场景图像分类框架。对每幅图像首先用多尺度规则分割确定局部基元,然后提取每个局部基元的多分辨率直方图矩特征和SIFT特征,最后用扩展的概率生成模型对图像集进行建模,测试。我们的方法不仅能够很好的表示图像的语义特性而且在模型的训练阶段是无监督的。我们针对目前常用的3个数据库,做了三组对比实验,均取得了比以前的方法更好的识别结果。
关键词
多分辨率直方图矩特征
场景分类
概率生成模型
Keywords
multiresolution histogram moments feature
scene classification
probability generative model
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
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1
基于多特征扩展pLSA模型的场景图像分类
江悦
王润生
《信号处理》
CSCD
北大核心
2010
10
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