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摘要
近年来,以LDA为代表的话题模型在图像和文本处理中均得到了广泛的应用。与传统的机器学习方法相比,LDA模型具有参数少,表达能力强等优点,同时作为一种生成模型,它可以有效模拟人类学习的方式,便利地加入先验知识。有监督的LDA模型则将生成模型与判别模型结合在一起,是一种通用的分类方法。Dense-SIFT特征被作为底层特征,在词袋模型的框架下,以k-means算法构建词典,用有监督的LDA模型训练,并在通用的图像数据集上进行评测,根据评测结果证明其在图像分类任务中具有很好的性能。
- 出版日期2013
- 单位北京邮电大学
