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一种基于扩展的sLDA模型对图像进行标题注释的方法

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本发明涉及一种基于扩展的sLDA模型对图像进行标题注释的方法，是为了解决现有的图像注释方法会遇到可伸缩性问题，只能处理一个小的注释词汇表，缺乏通用型和易用性的缺点而提出的，包括：对于输入的图像，提取图像的局部特征，并利用K‑means算法得到图像的N个视觉词汇；使用LDA模型表示给定文档隐藏变量的后验分布；引入响应变量并将响应变量分布定义成多变量伯努利分布；使用基于凸性的LDA推理变分算法进行公式近似；求取变分参数值；估计模型参数；预测响应变量的分布。本发明适用于图像标题注释系统。

著录项

公开/公告号CN108984726A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-12-11

原文格式PDF
申请/专利权人黑龙江大学;
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申请/专利号CN201810759844.2
发明设计人秦丹阳;冯攀;纪萍;马静雅;张岩;杨松祥;
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申请日2018-07-11
分类号
代理机构哈尔滨市松花江专利商标事务所;
代理人杨立超
地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路74号
入库时间 2023-06-19 07:35:41

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-01-04

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20180711

实质审查的生效
2018-12-11

公开

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