Abstract-Vi presenterar en algoritm för automatisk bildorientering uppskattning med hjälp av en Bayesian lärande ramverk. Vi visar att en liten kodbok (den optimala storleken på kodboken väljs med hjälp av ett modifierat MDL-kriterium) extraheras från en inlärningsvektor kvantizer (LVQ) kan användas för att uppskatta klass-villkorliga densiteter för de observerade funktioner som behövs för Bayesian metod. Vi visar vidare hur huvudkomponentanalys (PCA) och linjär diskriminantanalys (LDA) kan användas som en funktionsextraktionsmekanism för att avlägsna uppsägningar i de högdimensionella vektorer som används för klassificering. Den föreslagna metoden jämförs med fyra olika vanliga klassificeringar, nämligen -nearest granne, stöd vektor maskin (SVM), en blandning av Gaussians, och hierarkisk särskiljande regression (HDR) träd. Experiment på en databas med 16 344 bilder har visat att vår föreslagna algoritm uppnår en noggrannhet på cirka 98% på träningssetet och över 97% på ett oberoende testset. En liten förbättring av klassificeringsnoggrannheten uppnås genom användning av klassificeringskombinationsteknik. Index Villkor-Författare, vänligen ange dina egna sökord eller skicka ett tomt e-post till sökord@ieee.org för att få en lista med föreslagna sökord.
En bayesisk inlärningsram presenterades i REF för uppskattning av bildernas orientering.
Automatic Image Orientation Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}