基于高斯混合模型的分量对称正定矩阵模型

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wang840911

【摘要】

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高斯混合模型(GMM)可以利用多个高斯分量捕捉图像集的变化信息,是一种良好的图像集描述方法.结合分量对称正定矩阵表示方法(CSPD),文中提出基于GMM的CSPD模型(G-CSPD).模型将图像集分成大小相同的子图像集,使用GMM描述每个子图像集,最终得到一个G-CSPD矩阵,该矩阵中元素描述子图像集之间相似性.在3个图像集上的实验表明,G-CSPD是具有鉴别性的图像集描述方法.

【作者】

：

储莉吴小俊

【机构】

：

江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室

【出处】

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模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2018年11期

【关键词】

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高斯混合模型(GMM) 对称正定(SPD) 黎曼流形图像集分类 Gaussian Mixture Model (GMM) Symmetric Positive

【基金项目】

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国家自然科学基金项目(No.61672265,61373055)资助.

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