融合空间信息LDA的视觉对象识别研究(4)

　　3实验

　　本文使用VOC（2007）图像数据库的训练集合和测试集合，分别进行模型的训练和测试。该图像库共有20个类别的图像。使用融合空间信息的LDA模型训练得到该模型的参数，这里设置主题数为100，并且对4952幅进行测试，得到每幅图像的主题分布矩阵，该矩阵作为SVM输入参数，使用SVM分类器对不同类别的图像进行分类。在使用SVM分类器进行分类时，将当前需要识别的图像设置为正例，将其他所有类别的图像设置为反例，形成多个2分类问题。本文采用precision、recall和accuracy这三个量化标准评价图像识别率的好坏：

　　最后通过precision和recall得到Aero-plane，Bottle，Bus，Cat这四类图像的AP曲线，并且与LDA模型与SVM分类器得到的识别率的AP曲线进行比较，对比结果如图4、图5、图6、图7所示。可以看出，本模型相比LDA模型，AP曲线较稳定，没有出现LDA模型AP曲线的不稳定性情况。

　　4讨论

　　通过将二维图像空间信息融合进LDA模型，构建条件随机场LDA模型，使得每次视觉词汇主题的产生不再条件独立，而与其相邻区域视觉词汇的主题存在一定的依赖关系，这更加符合图像特性，并且文档所对应的主题的产生不再来自于狄利克雷分布，而是高斯分布，那么高斯分布的协方差矩阵就可以反映主题间的共现关系，即一个主题的出现也表现了其他主题出现的概率，可用于场景识别的应用。融合空间信息的LDA模型，可以提高图像视觉词汇主题分配的准确率，从而达到提高视觉对象识别率的目的。

　　参考文献：

　　？基金项目：国家自然科学基金（61171185，61271346，60932008）；高等学校博士学科点专项科研基金（20112302110040）。

　　作者简介：李阳（1987-）女，辽宁朝阳人，硕士研究生，主要研究方向：机器学习，计算机视觉；

　　刘扬（1976-）男，吉林怀德人，博士，副教授，主要研究方向：机器学习，计算机视觉；

　　郭茂祖（1966-）男，山东夏津人，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：机器学习，计算生物学，生物信息学，图像理解。

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