文件名称:clustering
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- 上传时间:2012-11-16
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一种基于期望最大化( E M) 算法的局部图像特征的语义提取方法。首先提取图像的局部图像特 征, 统计特征在视觉词汇本中的出现频率, 将图像表示成词袋模型; 引入文本分析中的潜在语义分析技术建立从低层图像
特征到高层图像语义之间的映射模型; 然后利用 E M 算法拟合概率模型, 得到图像局部特征的潜在语义概率分布; 最后利 用该模型提取出的图像在潜在语义上的分布来进行图像分析和理解。-Latent Semantic probability distribution using the EM algorithm to fit a probability model, the image characteristics Finally, the distribution of the model to extract the image on the latent semantic image analysis and understanding.
特征到高层图像语义之间的映射模型; 然后利用 E M 算法拟合概率模型, 得到图像局部特征的潜在语义概率分布; 最后利 用该模型提取出的图像在潜在语义上的分布来进行图像分析和理解。-Latent Semantic probability distribution using the EM algorithm to fit a probability model, the image characteristics Finally, the distribution of the model to extract the image on the latent semantic image analysis and understanding.
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