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基于无向概率图模型的视频语义状态建模

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本文提出了一种基于无向概率图模型(undirectedprobabilistic graphicmodels)的视频语义状态建模方法。在将视频数据表述为可观察值Y和隐含语义状态L的基础上,利用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)采样方法解释了视频数据的生成过程,并建立了视频数据的无向概率图模型.其中,可观察值Y和隐含语义状态L之间的似然模型表示为Gaussian概率密度分布,各语义状态L之间的先验模型则表示为MRF(GIBBS)模型.基于该无向概率图模型,可以计算出各隐含语义状态L相对于某一具体可观察值ys的后验概率,从而利用MAP准则估计出ys,所对应的隐含语义状态.最后,进行仿真实验的结果证明了该方法的有效性.

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来源
《第四届图像图形技术与应用学术会议》|2009年|121-125|共5页
会议地点北京
作者
文振焜; 朱为总; 欧阳杰; 罗威;
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作者单位

北京图象图形学会;

中国图象图形学学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
无向概率图; 视频语义; 马尔科夫随机场; 语义状态; 状态建模; 视频数据; 后验概率;

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