计算机与现代化
計算機與現代化
계산궤여현대화
COMPUTER AND MODERNIZATION
2011年
5期
61-65,69
,共6页
视觉特征%LDA模型%场景识别%训练
視覺特徵%LDA模型%場景識彆%訓練
시각특정%LDA모형%장경식별%훈련
对数码相机取景图像进行场景的自动识别与归类是数码相机模式自动调整的核心问题之一.本文提出一种结合图像视觉特征与LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型的取景图像自动识别算法:在图像类别训练中,以整个训练图像类的特征码作为训练对象,其中特征码包含图像的低层视觉特征,得到各类图像的LDA模型.在图像识别中,通过计算目标图在各类图像模型中的后验概率来判断该图所属类别.实验结果较好,说明此算法可用于对数码相机取景框图像场景识别.
對數碼相機取景圖像進行場景的自動識彆與歸類是數碼相機模式自動調整的覈心問題之一.本文提齣一種結閤圖像視覺特徵與LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型的取景圖像自動識彆算法:在圖像類彆訓練中,以整箇訓練圖像類的特徵碼作為訓練對象,其中特徵碼包含圖像的低層視覺特徵,得到各類圖像的LDA模型.在圖像識彆中,通過計算目標圖在各類圖像模型中的後驗概率來判斷該圖所屬類彆.實驗結果較好,說明此算法可用于對數碼相機取景框圖像場景識彆.
대수마상궤취경도상진행장경적자동식별여귀류시수마상궤모식자동조정적핵심문제지일.본문제출일충결합도상시각특정여LDA(Latent Dirichlet Allocation)모형적취경도상자동식별산법:재도상유별훈련중,이정개훈련도상류적특정마작위훈련대상,기중특정마포함도상적저층시각특정,득도각류도상적LDA모형.재도상식별중,통과계산목표도재각류도상모형중적후험개솔래판단해도소속유별.실험결과교호,설명차산법가용우대수마상궤취경광도상장경식별.
