【摘 要】
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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
【机 构】
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国防科技大学电子科学与工程学院ATR重点实验室
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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,获得贝叶斯网络的参数。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
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