面向自然场景分类的贝叶斯网络局部语义建模方法

作者：程环环; ***

来源：信号处理, 2010, (02): 234-240.

• 贝叶斯网络
• 场景分类
• 语义建模
• 局部语义对象 bayesian network
• scene categorization
• semantic modeling
• local semantic object

本文提出了一种基于贝叶斯网络的局部语义建模方法。网络结构涵盖了区域邻域的方向特性和区域语义之间的邻接关系。基于这种局部语义模型,建立了场景图像的语义表述,实现自然场景分类。通过对已标注集的图像样本集的学习训练,获得贝叶斯网络的参数。对于待分类的图像,利用该模型融合区域的特征及其邻接区域的信息,推理得到区域的语义概率;并通过网络迭代收敛得到整幅图像的区域语义标记和语义概率;最后在此基础上形成图像的全局描述,实现场景分类。该方法利用了场景内部对象之间的上下文关系,弥补了仅利用底层特征进行局部语义建模的不足。通过在六类自然场景图像数据集上的实验表明,本文所提的局部语义建模和图像描述方法是有效的。

• 出版日期2010
• 单位中国人民解放军国防科学技术大学