基于主题模型的动态场景分类

【摘要】场景分类是指根据特定意义对图像数据集进行自动标注，是当前计算机视觉领域的一个研究热点。本文以动态场景为研究对象，以视觉词包-语义主题建模-动态场景语义分类为主线，研究基于主题模型的动态场景分类方法。研究内容主要包括动态场景视觉词典的构建，基于先验知识的消息传递主题模型建模以及动态场景语义分类的实现。论文的主要工作如下：1、针对现有主题语义场景分类方法大多局限于静态图像集，视觉单词生成方法不能直接适用于动态场景的问题，在充分考虑动态场景中的空间和时间随机动态的情况下，提出采用SIFT（ScaleInvariantFeatureTransform）流特征描述的动态场景视觉单词生成方法。该方法在特征提取阶段采用SIFT特征点，对尺度、旋转、仿射变换具有稳健性，对静态图像帧中的局部信息也更具有较强的鲁棒性；在计算流场时，避免了传统光流中对像素灰度值不变的假设，在相邻的图像帧之间以稠密的SIFT描述子作为流场的基础，能够克服噪声点对流场计算的干扰。在量化阶段，针对视觉特征量化为视觉单词丢失特征的空间位置信息问题，采用均匀分块的思想，按照SIFT流的位置量化为视觉单词，解决了缺少空间位置信息的问题。实验证明，提出的动态视觉词典生成方法能够得到较好的分类性能，该方法比采用灰度差分特征的描述方法分类准确率平均提高了10%左右。2、针对传统主题模型（PLSA、LDA）在动态场景分类中训练时间长、分类精度不高的问题，本文在研究TMBP（TopicModelofBeliefPropagation）模型的基础上，提出一种引入先验知识的改进Knowledge-TMBP主题模型。该模型通过动态视觉单词和图像文档间的逆向文档序数作为先验知识的表达，改写原始TMBP模型中的消息传递，从而保证重要的视觉单词在主题推导中具有更大的决定性。3、基于动态场景语义分类的应用。论文实现了基于提出的动态视觉单词、在TMBP模型以及Knowledge-TMBP模型下的动态场景分类。在包含14类动态场景的数据库上做了相关的实验，对比分析了PLSA、LDA、TMBP和Knowledge-TMBP四种主题模型以及低层时空特征的分类性能。实验结果表明，Knowledge-TMBP模型的训练时间比PLSA、LDA明显缩短，比TMBP模型训练时间稍长，但它的分类准确率比其他三个模型有所提高。与低层时空特征SOE（SpatiotemporalOrientedEnergy）的分类方法相比，该方法的分类召回率提高了2%。
【作者】林卉；
【导师】刘纯平；
【作者基本信息】苏州大学，软件工程（专业学位），2014，硕士
【关键词】动态场景；SIFT流；主题模型；先验知识；置信推理；

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