LDA-CRF:一种基于概率图模型的目标检测方法
目标检测和识别是计算机视觉和机器学习的研究热点.近年来,主题模型(如LDA等)在无监督的图像识别和定位等应用中获得了巨大的成功.然而,LDA忽略了图像区域之间的空间关系,并且不能处理连续值的视觉特征或特征向量.而条件随机场(CRF)能够利用图像区域之间的局部相关性来提高分类准确性.基于LDA和CRF提出了一种LDA-CRF模型.通过利用LDA生成的主题信息来辅助CRF的分类,同时结合图像区域之间结构化的类别信息来改进LDA的主题生成机制.实验结果表明,LDA-CRF模型的检测效果要优于CRF.
LDA、CRF、目标检测、变分推论、概率图模型
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家"九七三"重点基础研究发展计划基金项目2010CB327903;国家自然科学基金项目60875011,60723003,61035003,60975043;江苏省自然科学基金重点项目BK2010054
2013-01-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
2296-2304