基于潜在Dirichlet分布的图像分层表示模型

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 6次 | 上传用户：zoulin

【摘要】

：

现有的图像分层表示方法严格局限于前馈型方式,不能较好地解决局部模糊性等问题.基于此,文中提出一种学习和推断层次结构所有分层的概率模型,它考虑递归的概率分解过程,通过推导得到金字塔式多层结构的潜在Dirichlet分布的衍生模型.该模型存在两个重要特性:增加表示层可提高平面模型的性能;采用全Bayesian概率方法优于其前馈型实现形式.在标准识别数据集上的实验结果表明,与现有的分层表示方法相比,该模

【作者】

：

贾振华斯庆巴拉

【机构】

：

北华航天工业学院计算机科学与工程系

【出处】

：

模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2013年12期

【关键词】

：

图像分层表示前馈概率模型潜在Dirichlet分布(LDA) Image Hierarchical Representation Feed-Forwar

【基金项目】

：

河北省廊坊市科学技术支撑项目（No.2010011007）资助

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