北京理工大学学报
北京理工大學學報
북경리공대학학보
JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2012年
7期
720-724
,共5页
图像分析%特征提取%隐条件随机场%场景分类
圖像分析%特徵提取%隱條件隨機場%場景分類
도상분석%특정제취%은조건수궤장%장경분류
针对复杂场景图像分类的难题,提出一种基于局部特征和隐条件随机场的场景分类方法.该方法将图像划分为一系列超像素区域,提取每个区域的局部特征组成观察图像的输入特征向量,并建立基于隐条件随机场的场景分类模型推断图像的场景类别标记,其中每个局部特征对应一个隐变量.训练采用随机梯度上升法估计模型参数.在标准的图像库上进行实验,结果表明,与同类方法相比,场景分类方法取得了更好的分类结果.
針對複雜場景圖像分類的難題,提齣一種基于跼部特徵和隱條件隨機場的場景分類方法.該方法將圖像劃分為一繫列超像素區域,提取每箇區域的跼部特徵組成觀察圖像的輸入特徵嚮量,併建立基于隱條件隨機場的場景分類模型推斷圖像的場景類彆標記,其中每箇跼部特徵對應一箇隱變量.訓練採用隨機梯度上升法估計模型參數.在標準的圖像庫上進行實驗,結果錶明,與同類方法相比,場景分類方法取得瞭更好的分類結果.
침대복잡장경도상분류적난제,제출일충기우국부특정화은조건수궤장적장경분류방법.해방법장도상화분위일계렬초상소구역,제취매개구역적국부특정조성관찰도상적수입특정향량,병건립기우은조건수궤장적장경분류모형추단도상적장경유별표기,기중매개국부특정대응일개은변량.훈련채용수궤제도상승법고계모형삼수.재표준적도상고상진행실험,결과표명,여동류방법상비,장경분류방법취득료경호적분류결과.
