I detta dokument föreslår vi två sätt att förbättra bildklassificeringen baserad på bag-of-words representation [25]. Två brister i denna representation är förlusten av rumslig information av visuella ord och närvaron av bullriga visuella ord på grund av grovheten i ordförråd byggnadsprocessen. Å ena sidan föreslår vi en ny representation av bilder som går längre i analogin med textdata: visuella meningar, som gör att vi kan "läsa" visuella ord i en viss ordning, som i fallet med text. Vi kan därför överväga enkla rumsliga relationer mellan ord. Vi presenterar också ett nytt bildklassificeringssystem som utnyttjar dessa förbindelser. Den bygger på användningen av språkmodeller, ett mycket populärt verktyg från språk- och textanalysgrupper. Å andra sidan föreslår vi nya tekniker för att eliminera meningslösa ord, en som bygger på geometriska egenskaper hos nyckelpunkterna, den andra på användningen av probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA). Experiment visar att våra tekniker avsevärt kan förbättra bildklassificeringen, jämfört med en klassisk Support Vector Maskinbaserad klassificering.
Tirilly m.fl. REF föreslog en metod för att eliminera meningslösa visuella ord baserat på de geometriska egenskaperna hos lokala funktioner och probabilistisk latent semantisk analys (pLSA).
Language modeling for bag-of-visual words image categorization
{'venue': "CIVR '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}