【摘 要】
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本文对图像分类识别方法进行了深入地分析和研究,提出了用于物体分类识别的概率潜在语义分析模型的一种改进模型——局部区域空间关系(LSR-pLSA)模型,并给出了这种模型的实现
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本文对图像分类识别方法进行了深入地分析和研究,提出了用于物体分类识别的概率潜在语义分析模型的一种改进模型——局部区域空间关系(LSR-pLSA)模型,并给出了这种模型的实现算法。模型通过向量量子化从图像中提取出的局部特征的描述符得到视觉单词的特征码书,并将抗缩放和仿射变换的局部区域表示方法引入到模型中,从而能够描述物体各部分间的空间关系,并采用期望值最大化(EM)方法学习这种模型。本文提出的模型将传统的“bag-of-keypoints”模型和空间关系模型的优点结合起来,是一种非监督学习的,可抵抗几何变换的和能够描述物体各部分间的空间关系的稠密模型。在标准测试图像库上的实验表明了该算法在抵抗平移、旋转、尺度缩放和仿射变换等难点问题上具有优势。
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