基于内容相关性的场景图像分类方法

• 作者: 秦磊 高文
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 1198-1205
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3814字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高文	中国科学院计算技术研究所	150	5863	39.0	72.0
5	秦磊	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	10	242	5.0	10.0