基于概率生成主題模型的圖像場(chǎng)景分類方法研究.pdf

1、圖像場(chǎng)景分類是圖像分析和理解的基本問(wèn)題之一。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,圖像數(shù)據(jù)的總量達(dá)到迅猛增長(zhǎng),對(duì)這些海量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的分類,已經(jīng)成為當(dāng)前的重要任務(wù)之一。圖像場(chǎng)景分類是根據(jù)一定的先驗(yàn)知識(shí),對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)的標(biāo)記為不同類別的過(guò)程,圖像場(chǎng)景分類能為圖像的后續(xù)處理提供語(yǔ)義基礎(chǔ),并已經(jīng)成功的應(yīng)用到很多領(lǐng)域。
　　圖像場(chǎng)景分類的方法多種多樣,概率生成主題模型是目前研究的一個(gè)熱點(diǎn)。概率生成主題模型的本質(zhì)是用主題發(fā)生概率的向量來(lái)表示圖像,其

2、中主題是具有一定的語(yǔ)義信息的隱藏變量。主題模型首先用bag-of-words表示圖像,然后對(duì)圖像中的每一個(gè)視覺(jué)單詞都分配一個(gè)主題,從而得到每一幅圖像的主題發(fā)生頻次向量,最后根據(jù)該主題向量來(lái)預(yù)測(cè)圖像的類別。本文主要研究怎么決定圖像中的視覺(jué)單詞被分配的主題才能夠取得較好分類的效果。本文基于隱狄利克雷模型、共享組件主題模型等現(xiàn)有的概率生成主題模型,針對(duì)這些模型在圖像分類方面存在的問(wèn)題,進(jìn)行改進(jìn),并取得了一定的研究成果,主要工作如下:
　

3、　(1)介紹了共享組件主題模型,分析模型中主題的產(chǎn)生過(guò)程,發(fā)現(xiàn)不同主題是由相等先驗(yàn)概率采樣產(chǎn)生的,但是分析實(shí)際圖像可知,圖像中每一個(gè)主題存在的概率是不相等的,因此本文提出了一種層次共享組件主題模型,通過(guò)引入一個(gè)層次狄利克雷過(guò)程,將主題發(fā)生的先驗(yàn)概率訓(xùn)練為一個(gè)與圖像實(shí)際主題發(fā)生概率比較相近的向量,更好的描述了圖像內(nèi)容的多樣化。
　　(2)以層次共享組件主題模型為基礎(chǔ),進(jìn)一步研究圖像中主題產(chǎn)生的先驗(yàn)概率,發(fā)現(xiàn)不同類別的圖像中主題存在的

4、概率一般是不相等的,因此本文提出了一種標(biāo)記層次共享組件主題模型,該模型是一種改進(jìn)的有監(jiān)督層次共享組件主題模型,模型增加了圖像的類別標(biāo)記信息,將圖像的主題按圖像類別估計(jì)其發(fā)生的先驗(yàn)概率,很好的描述了圖像類別之間的差異性。
　　(3)針對(duì)圖像類別之間的差異性和一致性,本文提出判別式主題空間的概念,判別式主題空間包含許多子空間,即每一類圖像特有的主題空間和所有類圖像共有的主題空間,并提出了判別式的層次共享組件主題模型。該模型通過(guò)引入一個(gè)