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針對主題模型中詞匯獨立性和主題獨立性假設忽略了視覺詞匯間空間關系的問題,提出了一種融合了視覺詞匯空間信息的主題模型,稱為馬爾可夫主題隨機場(MTRF),并且提出了主題在圖像處理中的表現形式為對象的組成部件。根據相鄰視覺詞匯以很大概率產生于同一主題的特點,該算法在產生主題的過程中,通過視覺詞匯間是否產生于同一主題,來判斷主題產生于馬爾可夫隨機場(MRF),還是產生于多項式分布。同時,從理論和實驗兩方面論證了主題并非對象的實例,而是以中層特征的形式表達對象的各個組成部件。與隱狄利克雷分配(LDA)相比，MTRF在Caltech101上的平均準確率提高了3.91% ;在V0C2007 數據集上的平均精度均值(mAP)提高了2.03% ;此外,MTRF更準確地為視覺詞匯分配了主題,能產生更有效表達對象的組成部件的中層特征。實驗結果表明,MTRF有效地利用了空間信息,提高了模型的準確率。
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