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摘 要 ： 传 统 的 视 觉 词 典 模 型 （ Ｂａｇ ｏｆ Ｖｉｓｕａｌ Ｗｏｒｄｓ Ｍｏｄｅｌ， ＢｏＶＷＭ） 中 广 泛 存 在 视 觉 单 词 同 义 性 和 歧 义 性 问 题 ．
0 ~2 J6 U) q# q( t& j且 视 觉 词 典 中 的 一 些 噪 声 单 词 — “ 视 觉 停 用 词 ” ， 也 会 降 低 视 觉 词 典 的 语 义 分 辨 能 力 ． 针 对 这 些 问 题 ， 本 文 提 出 了 基 于
( W( F. G2 B! l, [" ]7 v2 H近 义 词 自 适 应 软 分 配 和 卡 方 模 型 的 图 像 目 标 分 类 方 法 ． 首 先 ， 该 方 法 利 用 概 率 潜 在 语 义 分 析 模 型 （ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ Ｌａｔｅｎｔ: c0 A$ s5 K" S# e* `- F Z( ]1 k
Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ａｎａｌｙｓｉｓ， ＰＬＳＡ） 分 析 图 像 中 视 觉 单 词 的 语 义 共 生 概 率 ， 挖 掘 图 像 隐 藏 的 语 义 主 题 ， 进 而 得 到 语 义 主 题 在 某 一
$ E( P( D! b, R5 Q' v( E2 q Z视 觉 单 词 上 的 概 率 分 布 ； 其 次 ， 引 入 ＫＬ 散 度 度 量 视 觉 单 词 间 的 语 义 相 关 性 ， 获 取 语 义 相 关 的 近 义 词 ； 然 后 ， 结 合 自 适
3 |# ~, `1 j+ h, O' q) \应 软 分 配 策 略 实 现 ＳＩＦＴ 特 征 点 与 若 干 语 义 相 关 的 近 义 词 之 间 的 软 映 射 ； 最 后 ， 利 用 卡 方 模 型 滤 除 “ 视 觉 停 用 词 ” ， 重
& ~7 ]' k6 |6 S8 V e构 视 觉 词 汇 分 布 直 方 图 ， 并 采 用 ＳＶＭ 分 类 器 完 成 目 标 分 类 ． 实 验 结 果 表 明 ， 新 方 法 能 够 有 效 克 服 视 觉 单 词 同 义 性 和 歧3 s9 |. ^# H% @) ^. _6 L- E6 e- P% g
义 性 问 题 带 来 的 不 利 影 响 ， 增 强 视 觉 词 典 的 语 义 分 辨 能 力 ， 较 好 地 改 善 了 目 标 分 类 性 能 ．* R1 t$ F! C3 T* X+ N
关 键 词 ： 视 觉 词 典 模 型 ； 概 率 潜 在 语 义 分 析 模 型 ； ＫＬ 散 度 ； 卡 方 模 型 ； 目 标 分 类% m+ X7 R0 _* t- [6 C
基于近义词自适应软分配和卡方模型的图像目标分类方法.pdf
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发表于 2021-8-31 11:15
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