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基于内容相关性的场景图像分类方法
秦磊; 高文
2009
发表期刊计算机研究与发展
ISSN1000-1239
卷号000期号:007页码:1198
摘要场景图像分类是计算机视觉领域中的一个基本问题.提出一种基于内容相关性的场景图像分类方法.首先从图像上提取视觉单词,并把图像表示成视觉单词的词频矢量;然后利用产生式模型来学习训练集合中包含的主题,和每一幅图像所包含的相关主题;最后用判定式分类器进行多类学习.提出的方法利用logistic正态分布对主题的相关性进行建模,使得学习得到的类别的主题分布更准确.并且在学习过程中不需要对图像内容进行人工标注.还提出了一种新的局部区域描述方法,它结合了局部区域的梯度信息和彩色信息.在自然场景图像集合和人造场景图像集合上实验了提出的方法,它相对于传统方法取得了更好的结果.
关键词场景图像分类 产生式模型 logistic正态分布 内容相关性 计算机视觉
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37638
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位中国科学院计算技术研究所
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
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GB/T 7714
秦磊,高文. 基于内容相关性的场景图像分类方法[J]. 计算机研究与发展,2009,000(007):1198.
APA 秦磊,&高文.(2009).基于内容相关性的场景图像分类方法.计算机研究与发展,000(007),1198.
MLA 秦磊,et al."基于内容相关性的场景图像分类方法".计算机研究与发展 000.007(2009):1198.
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