基于潜在狄利克雷分配的图像多层视觉表示方法

摘要：

针对前馈型图像多层视觉表示方法难以处理局部模糊情况,提出一种基于潜在狄利克雷分配(LDA)的图像多层视觉表示方法——LDA-IMVR.通过递归的概率分解方式,获得LDA的递归生成模型；同时,通过学习和推断多层结构的所有分层,以及利用反馈方式来提高分类学习性能.在Caltech 101数据集上的实验结果表明,与相关的多层视觉表示方法比较,LDA-IMVR提高了数据对象的分类性能,并且在分量学习和图像特征区域可视化方面也得到了较好的效果.

关键词：分层视觉表示、计算机视觉、潜在狄利克雷分配、递归、反馈

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省科技厅资助项目2009A040300017;广东省经济和信息化委员会资助项目201210110600232

在线出版日期：2013-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2310-2312,2358