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利用空间金字塔分块与PLSA的场景分类方法
被引量:
2
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作者
曾璞
吴玲达
文军
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2009年第6期1133-1136,共4页
提出一种基于空间金字塔分块与PLSA方法相结合的场景分类方法.该方法首先通过空间金字塔分块的方式来构建图像区域集合,然后利用概率潜在语义分析(PLSA)从图像的区域集合中发现潜在语义模型,最后根据潜在语义模型找出所有图像区域中潜...
提出一种基于空间金字塔分块与PLSA方法相结合的场景分类方法.该方法首先通过空间金字塔分块的方式来构建图像区域集合,然后利用概率潜在语义分析(PLSA)从图像的区域集合中发现潜在语义模型,最后根据潜在语义模型找出所有图像区域中潜在语义出现概率来构建区域潜在语义特征,并使用该特征构建SVM模型进行场景分类.在13类场景图像上的试验表明,和其他方法相比,该方法中不需要进行大量的手工标注,而且具有更高的分类准确率.
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关键词
场景分类
区域潜在语义
空间金字塔分块
PLSA
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职称材料
题名
利用空间金字塔分块与PLSA的场景分类方法
被引量:
2
1
作者
曾璞
吴玲达
文军
机构
国防科技大学信息系统与管理学院.湖南长沙
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2009年第6期1133-1136,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60473117)资助
国家“八六三”计划项目(2006AA01Z319)资助
文摘
提出一种基于空间金字塔分块与PLSA方法相结合的场景分类方法.该方法首先通过空间金字塔分块的方式来构建图像区域集合,然后利用概率潜在语义分析(PLSA)从图像的区域集合中发现潜在语义模型,最后根据潜在语义模型找出所有图像区域中潜在语义出现概率来构建区域潜在语义特征,并使用该特征构建SVM模型进行场景分类.在13类场景图像上的试验表明,和其他方法相比,该方法中不需要进行大量的手工标注,而且具有更高的分类准确率.
关键词
场景分类
区域潜在语义
空间金字塔分块
PLSA
Keywords
scene classification
region latent semantic
spatial pyramid blocks
PLSA
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用空间金字塔分块与PLSA的场景分类方法
曾璞
吴玲达
文军
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2009
2
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