基于多尺度上下文语义信息的图像场景分类算法

• 作者: 张瑞杰 李弼程 魏福山
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 场景分类 多尺度信息 概率潜在语义分析 自适应主题数 上下文语义信息
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 646-652
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7571字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.04.004

摘要

传统视觉词典模型没有考虑图像的多尺度和上下文语义共生关系。本文提出一种基于多尺度上下文语义信息的图像场景分类算法。首先，对图像进行多尺度分解，从多个尺度提取不同粒度的视觉信息；其次利用基于密度的自适应选择算法确定最优概率潜在语义分析模型主题数；然后，结合 Markov 随机场共同挖掘图像块的上下文语义共生信息，得到图像的多尺度直方图表示；最后结合支持向量机实现场景分类。实验结果表明，本文算法能有效利用图像的多尺度和上下文语义信息，提高视觉单词的语义准确性，从而改善场景分类性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏福山		11	55	4.0	7.0
2	李弼程	解放军信息工程大学信息系统工程学院	77	636	13.0	22.0
3	张瑞杰		7	52	4.0	7.0