使用混合生成/判别方法从图像数据库中学习语义概念

近年来，语义鸿沟已成为基于内容的图像检索的瓶颈。 为了弥合差距并提高检索性能，自动图像标注已成为一个关键问题。 本文提出了一种混合方法来自动学习图像的语义概念。 首先，我们提出了连续概率潜在语义分析（PLSA），并推导了其相应的期望最大化（EM）算法。 连续PLSA假定元素是从给定潜在方面的多元高斯分布中采样的，而不是传统PLSA中的多项式。 此外，我们提出了一种混合框架，该框架在生成学习阶段中采用连续PLSA来建模图像的视觉特征，并在识别学习阶段中使用分类器链的集合对多标签数据进行分类。 因此