无监督学习的无线胶囊内诊镜视频分类方法

被引：9

作者：

冯文刚 ^{[1
]}

高隽 ^{[1
]}

Bill PBuckles ^{[2
]}

吴克伟 ^{[1
]}

机构：

[1] 合肥工业大学计算机与信息学院

[2] 北德克萨斯大学计算机科学与技术系

来源：

中国图象图形学报 | 2011年 / 11期

关键词：

视频分类; 无监督学习; 概率隐语义模型; 尺度不变特征变换;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

近年来在对病人的消化道系统检查中,无线胶囊内诊镜(WCE)是一种最新技术,可以让医生直接观察到病人的病灶所在,但是对于消化道系统中的口腔、胃、小肠和大肠的WCE视频分类却是难点所在。相关研究中均采用通过人工标记的训练库的有监督学习方法。为了在WCE训练数据中获得高识别率,提出一种无监督学习方法,它利用融合颜色信息的尺度不变特征转换(SIFT)获取局部特征,再利用概率隐语义分析模型(pLSA)数据训练中进行语义内容分析。实验结果表明,在WCE图像分类中本方法与当前最新的监督分类方法一样可以获得高准确率。

引用

页码：2041 / 2046

页数：6

共 6 条

[1]

Unsupervised Learning of Human Action Categories Using Spatial-Temporal Words[J] Juan Carlos Niebles;Hongcheng Wang;Li Fei-Fei International Journal of Computer Vision 2008,

[2]

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[3]

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[4]

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[6]

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