一种基于概率潜在语义模型的高分辨率遥感影像分类方法

针对高分辨率遥感影像中"同谱异物","同物异谱"现象对影像分类过程造成的干扰,将文本分析中的概率潜在语义模型应用于高分辨率遥感影像分类,提出一种无监督的遥感影像分类新方法。该方法首先利用均值漂移分割方法对影像进行分割构建图像区域集合,然后提取集合各区域中每个像元的Gabor纹理特征,并对这些特征进行聚类形成视觉词汇,最后利用PLSA方法对各区域进行分析,找出其最可能属于的主题或者类别,从而完成影像分类。文中GeoEye-1和IKONOS影像试验结果表明,该方法能有效提高高分辨率遥感影像分类精度。

基于概率潜在语义分析的群体情绪演进分析

针对群体情绪演进分析中话题内容挖掘及其对应群体情绪分析两个层面的难题,提出了一种基于概率潜在语义分析(PLSA)模型的群体情绪演进分析方法。该方法首先利用PLSA模型抽取时间序列上的子话题,挖掘话题内容随时间的演进规律;再利用句法关系和情感本体库,抽取与话题内容相匹配群体情绪单元,计算情绪单元的强度,形成情绪特征向量;最后,对各子话题下的情绪强度进行求和,细粒度分析子话题和事件的整体群体情绪,深入挖掘群体情绪演进规律,并将群体情绪量化和可视化。在话题情绪单元抽取过程中,引入了句法规则和情感本体库,更细粒度地抽取情绪单元,并提高了话题内容与情绪单元匹配的准确性。实验结果表明,该模型能够实现话题内容及其群体情绪按时序特征的演进分析,验证了所提方法的有效性。

一种基于上下文语义信息的图像块视觉单词生成算法

基于视觉单词的词包模型表示(Bag-of-Words)算法是目前场景分类中的主流方法.传统的视觉单词是通过无监督聚类图像块的特征向量得到的.针对传统视觉单词生成算法中没有考虑任何语义信息的缺点,本论文提出一种基于上下文语义信息的图像块视觉单词生成算法:首先,本文中使用的上下文语义信息是视觉单词之间的语义共生概率,它是由概率潜在语义分析模型(probabilistic Latent Semantic Analysis)自动分析得到,无需任何人工标注.其次,我们引入Markov随机场理论中类别标记的伪似然度近似的策略,将图像块在特征域的相似性同空间域的上下文语义共生关系有机地结合起来,从而更准确地为图像块定义视觉单词.最后统计视觉单词的出现频率作为图像的场景表示,利用支持向量机分类器完成图像的场景分类任务.实验结果表明,本算法能有效地提高视觉单词的语义准确性,并在此基础上改善场景分类的性能.

一种基于语义聚类的典型日负荷曲线选取方法

将典型日负荷曲线的选取问题转化为基于统计学习的多元分类问题,利用概率潜在语义分析模型(PLSA)进行问题求解。方法首先通过K均值聚类和负荷曲线时段划分形成观测特征词和目标文档,通过阈值计算获得特征词-目标共生矩阵;然后基于Davies-Bouldin指标计算PLSA模型的最佳主题数目,并对模型参数求解获得每个目标文档中特征词的潜在主题;最后依据电力负荷曲线与特征词的对应关系形成新的聚类,并采用选取策略获得各聚类的典型日。实验表明,方法能够较好的反映节假日、气候等因素的影响,典型日选取合理可行。

基于多尺度空间LLC的图像语义分类方法

为了提高图像的空间分布和语义信息的有效利用,采用金字塔模型提出一种将多尺度空间、LLC和图像语义分析相融合的图像语义分类方法.首先对图像空间域金字塔划分的各个层次的局部块分别进行线性局部稀疏编码,并对不同层次上的量化编码进行串接生成共生矩;其次使用概率潜在语义模型对图像进行语义分析以获得最终的图像表示;最后采用线性多类别SVM对图像进行分类.实验结果表明,本文提出的算法生成的图像特征具有较高的分类性能和效率.

一种基于PLSA和词袋模型的图像分类新方法

提出一种基于概率潜在语义分析模型(PLSA)和词袋模型(bag-of-words)的图像分类新方法。该方法首先利用尺度无关特征变换(SIFT)提取图像中的关键点,然后采用概率潜在语义分析模型去发现图像中的物体分布的信息,最后利用词袋模型进行图像分类。通过在大规模数据集上的实验表明,新的图像分类算法在分类精度上明显提高。

基于近义词自适应软分配和卡方模型的图像目标分类方法

传统的视觉词典模型(Bag of Visual Words Model,Bo VWM)中广泛存在视觉单词同义性和歧义性问题.且视觉词典中的一些噪声单词—"视觉停用词",也会降低视觉词典的语义分辨能力.针对这些问题,本文提出了基于近义词自适应软分配和卡方模型的图像目标分类方法.首先,该方法利用概率潜在语义分析模型(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)分析图像中视觉单词的语义共生概率,挖掘图像隐藏的语义主题,进而得到语义主题在某一视觉单词上的概率分布;其次,引入K-L散度度量视觉单词间的语义相关性,获取语义相关的近义词;然后,结合自适应软分配策略实现SIFT特征点与若干语义相关的近义词之间的软映射;最后,利用卡方模型滤除"视觉停用词",重构视觉词汇分布直方图,并采用SVM分类器完成目标分类.实验结果表明,新方法能够有效克服视觉单词同义性和歧义性问题带来的不利影响,增强视觉词典的语义分辨能力,较好地改善了目标分类性能.

基于混合语言信息的词语搭配倾向判别方法

具有较强褒贬倾向的词语搭配对于文本的情感分析具有重要的价值。该文提出了一种混合语言信息的词语搭配的倾向判别方法。该方法首先根据词语搭配六种模式的特点,确定出各模式的概率潜在语义模型,然后利用这些语义模型判别搭配的情感倾向。最后对部分包含情感词的搭配再利用规则修正其先前标注的情感倾向。基于汽车语料的实验结果表明,基于混合语言信息的词语搭配情感倾向判别方法优于单纯基于概率潜在语义模型或规则的方法。

三种主题分割方法的对比研究

文本分割在信息提取、文摘自动生成、语言建模、首语消解等诸多领域都有极为重要的应用。基于PLSA及LDA模型的文本分割试图使隐藏于片段内的不同主题与文本表面的词、句对建立联系,而基于小世界模型的分割则依据小世界模型的短路径、高聚集性的特点实现片段边界的识别。从模型的特点、分割策略以及实验结果等角度对基于三种模型的分割进行对比。分析表明,基于LDA模型的分割比基于PLSA模型的分割具有更大的稳定性,且分割效果更好。基于小世界模型的分割策略更适合小世界模型特性明显的文本。

User-oriented web search based on PLSA

In order to solve the problem that current search engines provide query-oriented searches rather than user-oriented ones, and that this improper orientation leads to the search engines＇ inability to meet the personalized requirements of users, a novel method based on probabilistic latent semantic analysis （PLSA） is proposed to convert query-oriented web search to user-oriented web search. First, a user profile represented as a user＇ s topics of interest vector is created by analyzing the user＇ s click through data based on PLSA, then the user＇ s queries are mapped into categories based on the user＇ s preferences, and finally the result list is re-ranked according to the user＇ s interests based on the new proposed method named user-oriented PageRank （UOPR）. Experiments on real life datasets show that the user-oriented search system that adopts PLSA takes considerable consideration of user preferences and better satisfies a user＇ s personalized information needs.

基于颜色属性的车辆阴影去除方法

颜色属性,即语言颜色标签,可以表示世界中的所有颜色。视频帧图像中的阴影的颜色属性为黑色,因此提出一种基于颜色属性的车辆阴影去除方法。利用概率潜在语义模型学习颜色属性,建立颜色名概率字典,并实现对视频帧图像的颜色名映射,将表征阴影的黑色区域二值化为背景,而非阴影区域二值化为前景。同时,将二值化图与背景差分图进行"与"操作,去除阴影,再去除阴影外边缘的噪声。最后,对其进行先膨胀再连通域填充处理,以得到去除阴影后的车辆目标。实验证明,该方法在一定场景下可以很好地去除阴影,获得相对完整的运动车辆目标。