一种基于上下文语义信息的图像块视觉单词生成算法.pdfVIP

第 期 电 子 学 报 ５ Ｖｏｌ．３８ Ｎｏ．５ 年 月 ２０１０ ５ ＡＣＴＡＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＡＳＩＮＩＣＡ Ｍａｙ ２０１０ 一种基于上下文语义信息的图像块视觉单词生成算法 １ １ １ ２ ２ 刘硕研 ，须 德 ，冯松鹤 ，刘 镝 ，裘正定 （ 北京交通大学计算机科学系，北京 ； 北京交通大学信息科学研究所，北京 ） １． １０００４４２． １０００４４ 摘 要： 基于视觉单词的词包模型表示（ ）算法是目前场景分类中的主流方法 传统的视觉单词是 ＢａｇｏｆＷｏｒｄｓ ． 通过无监督聚类图像块的特征向量得到的 针对传统视觉单词生成算法中没有考虑任何语义信息的缺点，本论文提出 ． 一种基于上下文语义信息的图像块视觉单词生成算法：首先，本文中使用的上下文语义信息是视觉单词之间的语义共 生概率，它是由概率潜在语义分析模型（ ）自动分析得到，无需任何人工标注 其次，我 ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃＬａｔｅｎｔＳｅｍａｎｔｉｃＡｎａｌｙｓｉｓ ． 们引入Ｍａｒｋｏｖ随机场理论中类别标记的伪似然度近似的策略，将图像块在特征域的相似性同空间域的上下文语义共 生关系有机地结合起来，从而更准确地为图像块定义视觉单词 最后统计视觉单词的出现频率作为图像的场景表示， ． 利用支持向量机分类器完成图像的场景分类任务 实验结果表明，本算法能有效地提高视觉单词的语义准确性，并在 ． 此基础上改善场景分类的性能． 关键词： 场景分类；视觉单词；概率潜在语义分析模型；Ｍａｒｋｏｖ随机场模型；上下文语义信息 中图分类号： 文献标识码： 文章编号： （ ） ＴＰ３９１ Ａ ０３７２２１１２２０１００５１１５６０６ ＡＮｏｖｅｌＶｉｓｕａｌＷｏｒｄｓＤｅｆｉｎｉｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＩｍａｇｅＰａｔｃｈＢａｓｅｄｏｎ ＣｏｎｔｅｘｔｕａｌＳｅｍａｎｔｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ １ １ １ ２ ２ ， ， ， ， ＬＩＵＳｈｕｏｙａｎＸＵＤｅＦＥＮＧＳｏｎｇｈｅＬＩＵＤｉＱＩＵＺｈｅｎｇｄｉｎｇ （ ， ， ， ； １．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅＢｅｉｊｉｎｇＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＢｅｉｊｉｎｇ１０００４４Ｃｈｉｎａ