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《郑州大学》 2010年
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sIB算法在图像无监督分类中的应用研究

娄铮铮  
【摘要】: 自IB方法提出以来,IB理论及其算法在各领域的应用不断地加深,随之也暴露出一些问题,其中之一是:IB理论所定义的相关变量必须与源变量以共现数据的形式出现,即IB算法需要事先得到源变量与相关变量的联合分布,因此,无法将IB算法直接应用于以像素为基本单位的图像数据模式分析中。 sIB算法是经典的IB算法之一,本文旨在为该算法引入一种有效的图像相关变量构造的方法,将其应用于图像数据模式分析中,使得sIB算法能够根据图像中所隐含的语义信息对图像进行无监督分类。针对此问题,本文将视觉词袋图像表示模型引入到sIB算法中,提出一种基于图像语义的sIB算法:BoW-sIB。该算法首先通过矢量量化部分局部特征的方法,为所有图像构造一个共同、固定的视觉词库,并将其作为图像相关变量的取值域;然后将从图像中抽取的所有局部特征映射到该词库中,把局部特征转换为视觉单词;根据视觉单词在图像中的统计信息将图像数据集转化为共现矩阵,从而使得sIB算法可以有效的应用于图像无监督分类中。在Caltech图像数据库上的实验结果表明:在视觉词袋图像表示的基础上,与隐含变量模型及谱聚类算法对图像进行无监督分类的方法相比,BoW-sIB算法能更有效的发现图像数据集中所固有的分类模型;与基于邻近传播算法的图像无监督分类方法相比,BoW-sIB算法在性能上具有明显优势。
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 吴楠;基于信息瓶颈的图像分割算法研究[D];郑州大学;2011年
【参考文献】
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1 叶阳东;何锡点;贾利民;;面向范畴类型数据的sIB算法[J];电子学报;2009年10期
2 朱真峰;叶阳东;;基于变异的迭代sIB算法[J];计算机研究与发展;2007年11期
3 叶阳东;刘东;贾利民;;一种自动确定参数的sIB算法[J];计算机学报;2007年06期
【共引文献】
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9 ;Machine Vision Based Flotation Froth Mobility Analysis[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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【同被引文献】
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1 叶阳东;何锡点;贾利民;;面向范畴类型数据的sIB算法[J];电子学报;2009年10期
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6 李健宏;付淇;;一种基于图的分水岭区域合并算法[J];南昌大学学报(理科版);2009年02期
7 韩思奇,王蕾;图像分割的阈值法综述[J];系统工程与电子技术;2002年06期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 朱真峰;叶阳东;;基于变异的迭代sIB算法[J];计算机研究与发展;2007年11期
2 叶阳东;刘东;贾利民;;一种自动确定参数的sIB算法[J];计算机学报;2007年06期
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