计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2013年
11期
2287-2294
,共8页
独立子空间分析%增量学习%特征基元%空间金字塔匹配%场景分类
獨立子空間分析%增量學習%特徵基元%空間金字塔匹配%場景分類
독립자공간분석%증량학습%특정기원%공간금자탑필배%장경분류
independent subspace analysis%incremental learning%feature base%spatial pyramid matching%scene classification
针对特征提取与场景描述在场景分类任务中的重要性,提出了一种独立子空间内的场景特征增量学习方法,采用基于独立子空间分析的无监督学习方法获取结构化的特征基元,基元的优化过程融入增量学习的思想框架中,以解决大样本以及动态样本下的学习难题.通过特征基元的非线性映射获取一种规则网格划分下的图像块状描述子,最后结合空间金字塔匹配模型构建层次化的场景描述,有效提高了场景图像分类的精确度.在OT场景图像集上的实验结果表明,所得特征基元能够用于构建低维高效的场景描述,通过详细讨论相关参数对优化过程以及分类性能的影响,并与多种典型模型下的实验结果进行对比,充分验证了该方法在场景分类任务中的有效性.
針對特徵提取與場景描述在場景分類任務中的重要性,提齣瞭一種獨立子空間內的場景特徵增量學習方法,採用基于獨立子空間分析的無鑑督學習方法穫取結構化的特徵基元,基元的優化過程融入增量學習的思想框架中,以解決大樣本以及動態樣本下的學習難題.通過特徵基元的非線性映射穫取一種規則網格劃分下的圖像塊狀描述子,最後結閤空間金字塔匹配模型構建層次化的場景描述,有效提高瞭場景圖像分類的精確度.在OT場景圖像集上的實驗結果錶明,所得特徵基元能夠用于構建低維高效的場景描述,通過詳細討論相關參數對優化過程以及分類性能的影響,併與多種典型模型下的實驗結果進行對比,充分驗證瞭該方法在場景分類任務中的有效性.
침대특정제취여장경묘술재장경분류임무중적중요성,제출료일충독립자공간내적장경특정증량학습방법,채용기우독립자공간분석적무감독학습방법획취결구화적특정기원,기원적우화과정융입증량학습적사상광가중,이해결대양본이급동태양본하적학습난제.통과특정기원적비선성영사획취일충규칙망격화분하적도상괴상묘술자,최후결합공간금자탑필배모형구건층차화적장경묘술,유효제고료장경도상분류적정학도.재OT장경도상집상적실험결과표명,소득특정기원능구용우구건저유고효적장경묘술,통과상세토론상관삼수대우화과정이급분류성능적영향,병여다충전형모형하적실험결과진행대비,충분험증료해방법재장경분류임무중적유효성.
