基于概率生成主題模型的圖像場景分類方法研究.pdf

1、圖像場景分類是圖像分析和理解的基本問題之一。隨著信息技術的發(fā)展,圖像數(shù)據(jù)的總量達到迅猛增長,對這些海量圖像數(shù)據(jù)進行快速、準確的分類,已經(jīng)成為當前的重要任務之一。圖像場景分類是根據(jù)一定的先驗知識,對圖像進行自動的標記為不同類別的過程,圖像場景分類能為圖像的后續(xù)處理提供語義基礎,并已經(jīng)成功的應用到很多領域。
　　圖像場景分類的方法多種多樣,概率生成主題模型是目前研究的一個熱點。概率生成主題模型的本質(zhì)是用主題發(fā)生概率的向量來表示圖像,其

2、中主題是具有一定的語義信息的隱藏變量。主題模型首先用bag-of-words表示圖像,然后對圖像中的每一個視覺單詞都分配一個主題,從而得到每一幅圖像的主題發(fā)生頻次向量,最后根據(jù)該主題向量來預測圖像的類別。本文主要研究怎么決定圖像中的視覺單詞被分配的主題才能夠取得較好分類的效果。本文基于隱狄利克雷模型、共享組件主題模型等現(xiàn)有的概率生成主題模型,針對這些模型在圖像分類方面存在的問題,進行改進,并取得了一定的研究成果,主要工作如下:
　

3、　(1)介紹了共享組件主題模型,分析模型中主題的產(chǎn)生過程,發(fā)現(xiàn)不同主題是由相等先驗概率采樣產(chǎn)生的,但是分析實際圖像可知,圖像中每一個主題存在的概率是不相等的,因此本文提出了一種層次共享組件主題模型,通過引入一個層次狄利克雷過程,將主題發(fā)生的先驗概率訓練為一個與圖像實際主題發(fā)生概率比較相近的向量,更好的描述了圖像內(nèi)容的多樣化。
　　(2)以層次共享組件主題模型為基礎,進一步研究圖像中主題產(chǎn)生的先驗概率,發(fā)現(xiàn)不同類別的圖像中主題存在的

4、概率一般是不相等的,因此本文提出了一種標記層次共享組件主題模型,該模型是一種改進的有監(jiān)督層次共享組件主題模型,模型增加了圖像的類別標記信息,將圖像的主題按圖像類別估計其發(fā)生的先驗概率,很好的描述了圖像類別之間的差異性。
　　(3)針對圖像類別之間的差異性和一致性,本文提出判別式主題空間的概念,判別式主題空間包含許多子空間,即每一類圖像特有的主題空間和所有類圖像共有的主題空間,并提出了判別式的層次共享組件主題模型。該模型通過引入一個