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sIB算法在图像无监督分类中的应用研究
作 者: 娄铮铮
导 师: 叶阳东
学 校: 郑州大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: IB理论 sIB算法 图像无监督分类 视觉词袋 特征提取
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 52次
引 用: 1次
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内容摘要
自IB方法提出以来,IB理论及其算法在各领域的应用不断地加深,随之也暴露出一些问题,其中之一是:IB理论所定义的相关变量必须与源变量以共现数据的形式出现,即IB算法需要事先得到源变量与相关变量的联合分布,因此,无法将IB算法直接应用于以像素为基本单位的图像数据模式分析中。sIB算法是经典的IB算法之一,本文旨在为该算法引入一种有效的图像相关变量构造的方法,将其应用于图像数据模式分析中,使得sIB算法能够根据图像中所隐含的语义信息对图像进行无监督分类。针对此问题,本文将视觉词袋图像表示模型引入到sIB算法中,提出一种基于图像语义的sIB算法:BoW-sIB。该算法首先通过矢量量化部分局部特征的方法,为所有图像构造一个共同、固定的视觉词库,并将其作为图像相关变量的取值域;然后将从图像中抽取的所有局部特征映射到该词库中,把局部特征转换为视觉单词;根据视觉单词在图像中的统计信息将图像数据集转化为共现矩阵,从而使得sIB算法可以有效的应用于图像无监督分类中。在Caltech图像数据库上的实验结果表明:在视觉词袋图像表示的基础上,与隐含变量模型及谱聚类算法对图像进行无监督分类的方法相比,BoW-sIB算法能更有效的发现图像数据集中所固有的分类模型;与基于邻近传播算法的图像无监督分类方法相比,BoW-sIB算法在性能上具有明显优势。
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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