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上传时间: 2021-03-04
详细说明：在传统的基于视觉单词袋（BoVW）模型的对象分类方法中，视觉单词的同义和歧义问题始终存在。 此外，嘈杂的视觉单词，即所谓的“视觉停用词”将降低视觉词典的语义分辨率。 有鉴于此，提出了一种基于PLSA和卡方模型的视觉分类方法。 首先，利用概率潜在语义分析（PLSA）分析视觉单词的语义共现概率，推断图像中潜在的语义主题，并得到单词引起的潜在主题分布。 其次，采用KL散度度量视觉词之间的语义距离，可以得到语义相关的同义词。 然后，结合自适应软分配策略，实现SIFT特征与同义词之间的软映射。 最后，引入卡方模型以消除“视觉停用词”并重建视觉词汇直方图。 此外，SVM（支持向量机）用于完成对象分类。 实验结果表明，可以有效克服视觉单词的同义词和歧义问题。 与传统方法相比，视觉语义分辨率的分辨能力以及对象分类性能大大提高。
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