搜索结果: 1-4 共查到“工学 pLSA”相关记录4条 . 查询时间(0.046 秒)
提出一种基于主题模型的人体动作识别方法。该方法首先提取时空兴趣点(STIP，Space-Time Interest Point)来描述人体运动，然后提出使用慢特征分析(SFA, Slow Feature Analysis)算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解，最后使用概率潜在语义分析(pLSA, probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型识别人体动作。SFA...
基于ML-pLSA模型的目标识别算法
目标识别 多种分割 多尺度 多尺度概率潜在语义分析(ML-pLSA)
2011/12/23
为了避免图像目标识别过程中识别结果对分割结果的过度依赖，该文提出了一种基于多尺度的概率潜在语义分析目标识别方法(Multi-Level-probabilistic Latent Semantic Analysis, ML-pLSA)。该方法利用多种分割算法对图像进行多尺度分割，再利用pLSA算法和词袋方法(Bag Of Words, BOW)对分割区域进行目标类别估计，最后联合多尺度的估计值给出最...
基于多特征扩展pLSA模型的场景图像分类
多分辨率直方图矩特征 场景分类 概率生成模型
2013/8/23
场景图像分类近年来受到人们的广泛关注，而基于统计模型的方法更是场景分类中的研究热点。我们提出了一种新的基于多特征融合和扩展pLSA模型的场景图像分类框架。对每幅图像首先用多尺度规则分割确定局部基元，然后提取每个局部基元的多分辨率直方图矩特征和SIFT特征，最后用扩展的概率生成模型对图像集进行建模，测试。我们的方法不仅能够很好的表示图像的语义特性而且在模型的训练阶段是无监督的。我们针对目前常用的3个...
基于多特征扩展pLSA模型的场景图像分类
多分辨率直方图矩特征 场景分类 概率生成模型
2013/8/24
场景图像分类近年来受到人们的广泛关注，而基于统计模型的方法更是场景分类中的研究热点。我们提出了一种新的基于多特征融合和扩展pLSA模型的场景图像分类框架。对每幅图像首先用多尺度规则分割确定局部基元，然后提取每个局部基元的多分辨率直方图矩特征和SIFT特征，最后用扩展的概率生成模型对图像集进行建模，测试。我们的方法不仅能够很好的表示图像的语义特性而且在模型的训练阶段是无监督的。我们针对目前常用的3个...