基于潜在Dirichlet分布的图像分层表示模型

• 作者: 斯庆巴拉 贾振华
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分层表示 前馈 概率模型 潜在Dirichlet分布(LDA)
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 1146-1153
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6276字
• 语种: 中文

摘要

现有的图像分层表示方法严格局限于前馈型方式，不能较好地解决局部模糊性等问题。基于此，文中提出一种学习和推断层次结构所有分层的概率模型，它考虑递归的概率分解过程，通过推导得到金字塔式多层结构的潜在Dirichlet分布的衍生模型。该模型存在两个重要特性：增加表示层可提高平面模型的性能；采用全Bayesian概率方法优于其前馈型实现形式。在标准识别数据集上的实验结果表明，与现有的分层表示方法相比，该模型表现出较好性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾振华	北华航天工业学院计算机科学与工程系	10	68	5.0	8.0
2	斯庆巴拉	北华航天工业学院计算机科学与工程系	11	45	4.0	6.0