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[00051197]一种基于主题模型的动态场景分类方法
联系人： 苏州大学
所在地：江苏 苏州市
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技术详细介绍
摘要：本发明公开了一种基于主题模型的动态场景分类方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）利用SIFT特征对图像进行局部描述，生成原始图像对应的SIFT特征图，经过时间的变化，原始图像对应的特征之间就会有相对位置上的变化，这种变化构成了流场，形成了动态视频SIFT流；（2）对动态视频SIFT流场图像进行均匀分块，分为网格对每一个分块按SIFT流的方向量化为8个柄的直方图，形成72维特征矢量，利用K-mean聚类形成为视觉单词；（3）引入单词先验信息扩展原始TMBP模型，并将原始TMBP模型和Konwledge-TMBP模型利用量化后的视觉单词建模，得到场景分类的结果。利用SIFT流信息描述动态场景中的动态信息生成视觉单词，并考虑视觉单词对表达主题是否有意义的问题，在主题模型的推理中加入视觉单词的权重，从而达到提高动态场景的分类速度与精度的目的。
