基于改进PLSA分类器的目标分类算法

被引：2

作者：

赵宏伟 ^{[1
]}

陈霄 ^{[1
]}

龙曼丽 ^{[2
]}

袁世培 ^{[1
]}

机构：

[1] 吉林大学计算机科学与技术学院

[2] 吉林大学公共外语教育中心

来源：

吉林大学学报(工学版) | 2012年 / S1期

关键词：

计算机应用; SIFT描述; Bag-of-words; PLSA; 贝叶斯分类器; 目标分类;

D O I：

10.13229/j.cnki.jdxbgxb2012.s1.037

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

通过SIFT描述目标特征,利用Bag-of-words模型将目标特征构建为codebook,通过PLSA分类器对目标进行分类,根据PLSA分类学习过程中存在迭代复杂的问题,将贝叶斯分类器中的直接统计方法替换PLSA中最大似然估计,为PLSA提供足够的先验知识,减少学习过程中迭代次数,实验结果表明,相比于传统PLSA分类算法,本文方法检测结果较为准确,算法切实可行。

引用

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