面向自然场景分类的贝叶斯网络局部语义建模方法

摘要：

本文提出了一种基于贝叶斯网络的局部语义建模方法.网络结构涵盖了区域邻域的方向特性和区域语义之间的邻接关系.基于这种局部语义模型,建立了场景图像的语义表述,实现自然场景分类.通过对已标注集的图像样本集的学习训练,获得贝叶斯刚络的参数.对于待分类的图像,利用该模型融合区域的特征及其邻接区域的信息,推理得到区域的语义概率;并通过网络迭代收敛得到整幅图像的区域语义标记和语义概率;最后在此基础上形成图像的全局描述,实现场景分类.该方法利用了场景内部对象之间的上下文关系,弥补了仅利用底层特征进行局部语义建模的不足.通过在六类自然场景图像数据集上的实验表明,本文所提的局部语义建模和图像描述方法是有效的.

关键词：贝叶斯网络、场景分类、语义建模、局部语义对象

所属期刊栏目：26

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：234-240