Abstract-Vi undersöker om dimensionalitetsminskning med hjälp av en latent generativ modell är fördelaktigt för uppgiften att svagt övervakad scenklassificering. I detalj får vi en uppsättning märkta bilder av scener (t.ex. kust, skog, stad, flod osv.).), och vårt mål är att klassificera en ny bild i en av dessa kategorier. Vårt tillvägagångssätt består av att först upptäcka latenta "topics" med hjälp av probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA), en generativ modell från statistisk text litteratur här tillämpas på en påse med visuella ord representation för varje bild, och därefter, utbildning en multiway clasfier på ämnet distribution vektor för varje bild. Vi jämför detta tillvägagångssätt med att representera varje bild med en påse visuella ord vektor direkt och utbilda en multiway klassificerare på dessa vektorer. I detta syfte introducerar vi en ny vokabulär med hjälp av tät färg SIFT deskriptorer och sedan undersöka klassificeringen prestanda under förändringar i storleken på den visuella vokabulären, antalet latenta ämnen inlärda, och den typ av diskriminerande klassificering som används (k-nearest granne eller SVM). Vi uppnår överlägsen klassificering prestanda till nyligen publicerade publikationer som har använt en påse visuell ordrepresentation, i alla fall med hjälp av författarnas egna datamängder och testprotokoll. Vi undersöker också vinsten med att lägga till rumslig information. Vi visar applikationer för bildsökning med relevans återkoppling och scenklassificering i videor.
Dessutom uppnådde Bosch REF bra prestanda i scenklassificeringen genom att kombinera probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA) och en KNN-klassificerare.
Scene Classification Using a Hybrid Generative/Discriminative Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}