利用上下文语义的图像场景分类与马尔科夫随机场模型

"这篇论文是2013年发表在《四川大学学报(自然科学版)》上的，作者包括温光玉、唐雁、吴梦蝶和黄智兴，研究内容涉及图像处理和机器学习领域，主要探讨了如何利用图像上下文语义信息改进场景分类的准确性。" 在传统“视觉词袋模型”（Bag of Visual Words, BOV）中，图像被分解为一系列特征向量，即“视觉词”，并忽视了这些特征在空间布局中的上下文关系。这种方法虽然在一定程度上能捕捉图像的整体特性，但在处理复杂的场景分类问题时，可能会因为缺乏空间信息而导致分类效果不佳。针对这一问题，论文提出了一种新的场景分类方法，即基于图像上下文语义信息的场景分类。 首先，论文引入了马尔科夫随机场模型（Markov Random Field, MRF）。MRF是一种统计建模工具，能够考虑相邻像素或特征之间的相互依赖性，从而在分类过程中考虑到图像的空间结构。通过MRF，可以量化图像中的视觉词，使得它们不仅依赖于自身的特征，还与周围环境相联系，增强了上下文信息的利用。 其次，论文采用了潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）来学习场景的主题分布。LDA是一种主题模型，它假设每个文档是由多个主题混合而成，每个主题又由一组词概率分布定义。在图像处理中，LDA可以用来识别和学习不同场景的典型特征组合，帮助区分不同的场景类别。 最后，论文利用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）构造场景分类器。SVM是一种强大的分类算法，能够找到最优的决策边界来区分不同的类别。通过结合MRF和LDA得到的上下文和主题信息，SVM可以更准确地对图像进行分类。 实验结果显示，该方法在15类场景的分类任务中取得了较高的精度提升，证明了结合上下文语义信息的有效性。这种基于上下文语义信息的方法为场景分类提供了新的思路，对于理解和改善计算机视觉系统在处理复杂场景时的性能具有重要意义，尤其是在自动驾驶、监控系统和图像理解等应用中。