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針對(duì)主題模型中詞匯獨(dú)立性和主題獨(dú)立性假設(shè)忽略了視覺(jué)詞匯間空間關(guān)系的問(wèn)題,提出了一種融合了視覺(jué)詞匯空間信息的主題模型,稱為馬爾可夫主題隨機(jī)場(chǎng)(MTRF),并且提出了主題在圖像處理中的表現(xiàn)形式為對(duì)象的組成部件。根據(jù)相鄰視覺(jué)詞匯以很大概率產(chǎn)生于同一主題的特點(diǎn),該算法在產(chǎn)生主題的過(guò)程中,通過(guò)視覺(jué)詞匯間是否產(chǎn)生于同一主題,來(lái)判斷主題產(chǎn)生于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(MRF),還是產(chǎn)生于多項(xiàng)式分布。同時(shí),從理論和實(shí)驗(yàn)兩方面論證了主題并非對(duì)象的實(shí)例,而是以中層特征的形式表達(dá)對(duì)象的各個(gè)組成部件。與隱狄利克雷分配(LDA)相比，MTRF在Caltech101上的平均準(zhǔn)確率提高了3.91% ;在V0C2007 數(shù)據(jù)集上的平均精度均值(mAP)提高了2.03% ;此外,MTRF更準(zhǔn)確地為視覺(jué)詞匯分配了主題,能產(chǎn)生更有效表達(dá)對(duì)象的組成部件的中層特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,MTRF有效地利用了空間信息,提高了模型的準(zhǔn)確率。
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