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局部描述特征结合概率潜在语义模型的场景分类技术研究

作 者: 戎怡
导 师: 胡正平
学 校: 燕山大学
专 业: 信号与信息处理
关键词: 场景图像分类 边缘改进局部二值模式特征(EILBP) 边缘改进中心对称二值模式特征(EICS-LBP) 统计边缘主色对特征 上下文语义信息 视觉词汇 概率潜在语义分析(PLSA)模型
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 66次
引 用: 1次
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内容摘要


场景图像分类研究是对包含若干语义信息的图像集合进行分类的过程,可以对海量图像进行有效浏览与检索,成为当今计算机视觉研究领域的一个核心问题。鉴于图像与文本的关联性,将文本的词包模型与潜在语义分析模型运用到场景图像描述与分类上,具有重要的研究意义。针对当前图像特征提取算法有效性与复杂性相互制约的问题,展开以下研究:首先,构建了基于灰度图像局部边缘稠密采样区域的边缘改进局部二值模式(Edge Improved Local Binary Pattern,EILBP)特征,算法简单,性能稳定,能够对边缘信息丰富的图像进行合理描述,结合概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)模型完成场景分类,实验结果表明该特征提取算法应用在场景图像分类是有效的。然后,在EILBP特征的基础上,根据对称性构建了图像局部区域的边缘改进中心对称二值模式(Edge Improved Center Symmetric Local Binary Pattern,EICS-LBP)特征;针对彩色图像的颜色信息,构建了统计边缘主色对特征描述局部区域的边缘主色对信息;然后结合扩展PLSA模型完成场景分类,实验结果表明该方法具有较好的分类性能,对具有边缘轮廓的彩色图像分类精度高。最后,针对传统的视觉单词没有考虑特征间的依赖关系,不能充分表达图像主题这一问题,在彩色图像的EICS-LBP与统计边缘主色对特征的基础上,构造了一种含有上下文信息的视觉特征,之后结合扩展的PLSA模型实现场景分类。实验结果表明该方法具有较好的分类性能,对上下文信息丰富,具有边缘轮廓的彩色图像分类性能较好。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章 绪论  9-15
  1.1 课题背景及意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-13
  1.3 本文研究内容及创新点  13-14
  1.4 本文组织结构  14-15
第2章 基于文本主题分析理论的场景分类模型  15-23
  2.1 基于文本主题分析理论的场景分类基础  15-16
  2.2 词包模型的基本理论  16-17
  2.3 潜在语义提取模型的基本理论  17-22
    2.3.1 PLSA 模型建立的原理  17-20
    2.3.2 PLSA 模型的优缺点  20-21
    2.3.3 LDA 模型  21-22
  2.4 本章小结  22-23
第3章 基于EILBP 视觉特征结合PLSA 模型的场景分类算法  23-34
  3.1 引言  23-24
  3.2 系统组成  24-25
  3.3 EILBP 视觉特征的形成  25-27
  3.4 图像词包模型与基于PLSA 模型潜在语义提取  27-28
    3.4.1 图像的词包模型  27
    3.4.2 基于PLSA 模型的潜在语义提取  27-28
  3.5 实验仿真  28-33
  3.6 本章小结  33-34
第4章 基于EICS-LBP 与统计边缘主色对视觉特征的场景分类算法  34-52
  4.1 引言  34-35
  4.2 系统组成  35-36
  4.3 EICS-LBP 与统计边缘主色对视觉特征的形成  36-40
    4.3.1 EICS-LBP 特征的形成  36-38
    4.3.2 统计边缘主色对特征的形成  38-40
  4.4 图像的词包模型与基于扩展PLSA 模型潜在语义提取  40-42
    4.4.1 图像的词包模型  40
    4.4.2 基于扩展PLSA 模型的潜在语义提取  40-42
  4.5 实验仿真  42-51
  4.6 本章小结  51-52
第5章 基于上下文语义结合扩展PLSA 模型的场景分类算法  52-61
  5.1 引言  52-53
  5.2 系统组成  53-55
  5.3 含有上下文语义信息视觉特征的形成  55-57
    5.3.1 上下文归一化交互序列的形成  55-56
    5.3.2 视觉特征的形成  56-57
  5.4 图像的词包模型与基于扩展PLSA 模型潜在语义提取  57
  5.5 实验仿真  57-60
  5.6 本章小结  60-61
结论  61-63
参考文献  63-68
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  68-69
致谢  69-70
作者简介  70

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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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