基于LDA主题模型的遥感图像表示与分类

被引：1

作者：

孙李斌 ^{[1
]}

马贤明 ^{[2
]}

赵明明 ^{[3
]}

机构：

[1] 中国电子科技集团公司第二十研究所通信事业部

[2] 中国人民解放军部队

[3] TCL集团工业研究院

来源：

关键词：

主题模型; LDA模型; 词袋模型; Gibbs Sampling算法;

D O I：

10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2013.07.038

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

081002 ;

摘要：

近年来,多种机器学习的方法被用于遥感图像表示和分类领域,本文将LDA主题模型应用于遥感图像的表示和分类中,首先提取SIFT描述算子,作为构建词袋模型的基础,然后通过Gibbs Sampling算法建立LDA模型,最后利用LDA模型对遥感图像进行分类,试验结果也较好地证明了这一方法的有效性。

引用

页码：58+63 / 58 +63

页数：2

共 4 条

[1]

Topic modeling:beyond bag of words. Hanna M Wallach. Proceedings of the23rd international conference on Machine learning . 2006

[2] 基于概率的复杂目标图像语义推理模型 [J].

黄宇 ;

付琨 ;

吴一戎 ;

詹芊芊 .

[3]

遥感技术导论[M]. 科学出版社 , 常庆瑞等编著, 2004

[4] Distinctive image features from scale-invariant keypoints [J].

Lowe, DG .