基于视觉字典容量自动获取的LDA场景分类研究

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基于视觉字典容量自动获取的LDA场景分类研究

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基于视觉字典容量自动获取的LDA场景分类研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-8页
目录	第8-11页
CONTENTS	第11-14页
第一章绪论	第14-23页
1.1 图像场景分类的研究背景与意义	第14-15页
1.1.1 图像场景分类的背景	第14-15页
1.1.2 图像场景分类的意义	第15页
1.2 场景分类的研究现状	第15-21页
1.2.1 基于低层特征的图像场景分类	第18页
1.2.2 基于中层语义建模的场景分类	第18-21页
1.3 本文的主要研究内容及成果	第21-22页
1.4 本章小结	第22-23页
第二章图像场景分类算法的相关理论	第23-38页
2.1 总体框架介绍	第23-24页
2.2 SIFT特征的提取	第24-32页
2.2.1 尺度空间的极值检测	第25-29页
2.2.2 关键点的精确定位	第29-30页
2.2.3 关键点方向的确定	第30-31页
2.2.4 关键点描述子的生成	第31-32页
2.3 聚类算法分析	第32-37页
2.3.1 聚类算法的分类	第32-34页
2.3.2 两种经典聚类算法	第34-37页
2.4 本章小结	第37-38页
第三章视觉字典容量获取的方法	第38-45页
3.1 场景图像SIFT特征的提取	第38-40页
3.1.1 场景图像数据集的选择	第38-39页
3.1.2 场景图像特征矩阵的构建	第39-40页
3.2 视觉字典的构建方法	第40-44页
3.2.1 K-means聚类算法构建视觉字典	第41-43页
3.2.2 AP聚类算法构建视觉字典	第43-44页
3.3 本章小结	第44-45页
第四章 LDA模型的场景分类研究	第45-55页
4.1 生成模型	第45-47页
4.1.1 pLSA生成模型	第45-46页
4.1.2 LDA生成模型	第46-47页
4.2 LDA模型相关理论	第47-52页
4.2.1 狄利克雷分布	第47-48页
4.2.2 LDA模型的详细描述	第48-49页
4.2.3 LDA模型的参数推导	第49-52页
4.3 LDA模型的场景图像分类	第52-54页
4.3.1 图像与文本的对应关系	第52页
4.3.2 LDA模型的场景分类算法	第52-54页
4.4 本章小结	第54-55页
第五章实验结果与分析	第55-64页
5.1 视觉字典容量的获取实验	第55-57页
5.1.1 K-means聚类算法获取视觉字典容量	第55-56页
5.1.2 AP聚类算法获取视觉字典容量	第56-57页
5.1.3 两种建模方法的实验结果与分析	第57页
5.2 主题数对分类精度的影响	第57-59页
5.3 场景图像的混淆矩阵	第59-60页
5.4 超参数对分类性能的影响	第60-62页
5.5 本章小结	第62-64页
结论与展望	第64-66页
参考文献	第66-70页
攻读学位期间发表的论文	第70-72页
致谢	第72页

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