发明 2018107598442 一种基于扩展的sLDA模型对图像进行标题注释的方法 2022
已下证 图像 视频 计算机视觉 （图像 计算机视觉） 2人
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本发明涉及一种基于扩展的sLDA模型对图像进行标题注释的方法，是为了解决现有的图像注释方法会遇到可伸缩性问题，只能处理一个小的注释词汇表，缺乏通用型和易用性的缺点而提出的，包括：对于输入的图像，提取图像的局部特征，并利用K‑means算法得到图像的N个视觉词汇；使用LDA模型表示给定文档隐藏变量的后验分布；引入响应变量并将响应变量分布定义成多变量伯努利分布；使用基于凸性的LDA推理变分算法进行公式近似；求取变分参数值；估计模型参数；预测响应变量的分布。本发明适用于图像标题注释系统。
