计算机辅助设计与图形学学报
計算機輔助設計與圖形學學報
계산궤보조설계여도형학학보
JOURNAL OF COMPUTER-AIDED DESIGN & COMPUTER GRAPHICS
2013年
2期
175-182
,共8页
场景分类%潜在语义分析%增广拉格朗日乘子
場景分類%潛在語義分析%增廣拉格朗日乘子
장경분류%잠재어의분석%증엄랍격랑일승자
针对传统pLSA模型中语义建模和参数求解不足的问题,提出一种基于先验信息的pLSA场景分类方法.首先对概率模型中的参数矩阵增加同类场景数据的低秩性及单幅图像相对语义主题的稀疏性约束,建立基于先验信息的优化决策模型；然后采用非精确增广拉格朗日乘子法给出模型参数求解算法；最后将基于潜在语义分析的场景分类方法应用到较大规模的场景分类任务中.与其他基于pLSA模型的分类算法进行比较的实验结果表明,文中方法便于产生低维空间中紧致有效的场景语义表示,避免了EM算法收敛性欠佳引起的局部最优问题,具有更好的场景分类性能.
針對傳統pLSA模型中語義建模和參數求解不足的問題,提齣一種基于先驗信息的pLSA場景分類方法.首先對概率模型中的參數矩陣增加同類場景數據的低秩性及單幅圖像相對語義主題的稀疏性約束,建立基于先驗信息的優化決策模型；然後採用非精確增廣拉格朗日乘子法給齣模型參數求解算法；最後將基于潛在語義分析的場景分類方法應用到較大規模的場景分類任務中.與其他基于pLSA模型的分類算法進行比較的實驗結果錶明,文中方法便于產生低維空間中緊緻有效的場景語義錶示,避免瞭EM算法收斂性欠佳引起的跼部最優問題,具有更好的場景分類性能.
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