基于潜在语义分析的场景分类优化决策方法

摘要：

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.

关键词：场景分类、潜在语义分析、增广拉格朗日乘子

所属期刊栏目：25

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60875072,61273350;中澳国际合作项目2007DFA11530;北京市自然科学基金4112035

在线出版日期：2013-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：175-182