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    以機率為基礎的語意分析之物件辨識研究
    (2009) 吳家維; Jia-Wei Wu
    使用影像中具有語意資訊的內容來作物件辨識,應該比使用低階特徵來辨識更為合理。為了克服語意隔閡,也就是高階與低階影像特徵之間的差距,我們提出一個非監督式的方法,藉由收集影像中的高階資訊,建構出一個新的影像表示法,我們將之命名為以機率為基礎的語意組成描述子(pSCD)。首先,我們將低階影像特徵量化,藉此得到一組視覺字組。接著我們利用修改過的pLSA模型來分析在視覺字組與影像間,包含哪些具有語意資訊的隱藏類別。利用這些隱藏類別,我們可以建構出pSCD,並將之應用在物件辨識上。另外,我們也會討論隱藏類別的數量多寡對pSCD的影響。最後,藉由物件辨識的實驗,我們證明了pSCD比起其它的影像表示法更加具有辨別性,例如袋字表示法或pLSA表示法。

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