面向自然场景分类的贝叶斯网络局部语义建模方法

程环环; 王润生

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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,获得贝叶斯刚络的参数.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.通过在六类自然场景图像数据集上的实验表明,本文所提的局部语义建模和图像描述方法是有效的.

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来源
《信号处理》 |2010年第2期|234-240|共7页
作者
程环环; 王润生;
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作者单位

国防科技大学电子科学与工程学院ATR重点实验室,湖南长沙,410073;

国防科技大学电子科学与工程学院ATR重点实验室,湖南长沙,410073;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
贝叶斯网络; 场景分类; 语义建模; 局部语义对象;

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