LDA,pLSA等图像分类的生成模型

最新推荐文章于 2025-03-12 11:32:24 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-12 11:32:24 发布 · 2.4k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#classification #image #matlab #c

LDA和pLSA是应用于图像分类的生成模型，源于文本检索并基于最大似然概率的后验概率思想。LDA由Blei提出，有C语言实现；pLSA则有MATLAB实现，详细教程和资源链接提供。

LDA，pLSA 是基于textual retrieval衍伸到image classification分类领域的生成模型（generative model），主要是基于最大化似然概率来最大化后验概率的思想，来建立image与category间的关系。

LDA是princeton的Blei提出的，具体C实现可以参考：http://www.cs.princeton.edu/~blei/lda-c/。今天先mark一下，以后再看。

plsa的matlab实现可以参考：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/。http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/ 这是一篇很详细的介绍psla在image classification上使用的文章。

http://people.csail.mit.edu/torralba/shortCourseRLOC/index.html 这是ICCV2005获得best short

最低0.47元/天 解锁文章
【人工智能】机器学习：线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)
AI天才研究院
05-05 9373
又称判别分析，是一种线性分类方法。的思想是，给定训练样本集，将所有样本投影到空间中的一个超平面上，使得相同类别的样本的投影点尽可能接近，不同类别的样本的投影点尽可能远离。在对一个新的样本进行分类时，先将其投影到该超平面上，再根据投影点的位置(以及预先设置的阈值)确定该样本的类别。也可以看作是一种监督的线性降维方法。
LDA和朴素贝叶斯相结合---图像分类
s151506879的博客
07-12 3746
通过LDA方法将原始空间转换成特征空间，然后再用朴素贝叶斯方法进行分类； 1)用LDA方法转换成特征空间，用 Deng Cai, Xiaofei He, Yuxiao Hu, Jiawei Han, and Thomas Huang,   %   "Learning a Spatially Smooth Subspace for Face Recognition", CVPR'200
lda进行图片分类_基于LDA和SVM的图像场景分类
weixin_39700397的博客
01-14 790
125 Internet Application 互联网 + 应用 一、引言 近年来，随着数字图像处理的高速发展，人们获取图像数据越来越多，而这些图像中蕴含着海量的信息，人工根本无法对如此巨大的数据进行实时处理。因此，让计算机自动识别图像成为了一个迫切的需求，引发了大量学者对其进行广泛深入的研究，图像识别对信息的自动获取具有重要意义 [1]。 场景识别是图像分类识别的一种，场景识别的目的是对图像自...
lda图像分类器+滤镜识别
11-26
提取颜色自相关矩阵，通过lda分类器，先训练，后面再用其他滤波器，可以识别不同种类滤镜
二分类最优阈值确定_三层境界带你了解最全面的逻辑回归分类算法
weixin_39989939的博客
11-20 1911
逻辑回归分类算法的前世今生前沿首先说明此次的分享是笔者学习逻辑回归的各种博客、书籍、资料后整理的个人认为最全最有价值的内容，其中会涉及到很多你可以在其他资料中见到的内容，涉及到的内容笔者一定也会指出引用。强调一下，这篇文章也只是网上各种优秀分享的集大成者和一些笔者浅陋的认识而已。第一层境界首先我们来看一下网上最常见的一种逻辑回归讲解方法【1】：提到LR，就得从线性回归讲起，线性回归模型的目的是在多...
LDA分类器 MATLAB
02-22
LDA（Linear discriminate analysis） 分类器 。写成了MATLAB函数，效果还不错。
大四毕业设计 - 基于LDA的图像语义分析
Francis Li
05-22 464
此处的LDA指Latent Dirichlet Allocation（隐狄利克雷分配），而非Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），前者是一种主题生成模型，后者则是一种判别模型，而本实验使用的判别模型亦非后者，而是SVM判别模型，用的是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的LibSVM工具包。 实验流程： 首先使用DenseSift...
基于LDA的图像语义分析
06-12
基于Latent Dirichlet Allocation的图像语义分析
pLSA图模型笔记
ziyue246的博客
09-13 272
pLSA图模型 求解目标p(W,D) ,整个文档集合的出现概率，使得p(W,D) 最大化，即为plsa的目标： 下面咱们开始求解p(W,D)： 为 词wj在文档di中出现的次数； 注释：为第m篇文档中，第n个词出现的概率，为第i篇文档中词表中第i个词出现的概率，由于di 利用EM算法求 至此，我们就可以用em算法迭代求解了 其中、需要用偏导数=0...
表情识别—LDA
猫猫与橙子的博客
09-19 1284
最近在做人脸表情识别，用的Gabor+PCA+SVM，效果不太好，无意当中，看到关于LDA这样的信息“线性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间（即投影后）具有最大的类间距离和最小的类内距离，也就是说样本在该空间上有最佳的可分离性”，所以就想了解一下LDA，由于这个降维算法已经被别人研究很透彻，所以我就...
头歌平台-人工智能技术应用-实践学习与答案2（补充实训部分）
热门推荐
Albert_weiku的博客
10-25 1万+
本篇博客是对上次实验内容的补充，老师是分两个阶段发出来的实验内容，之前的实验已经发出博客了，之前实验还没做的可以看[头歌平台-人工智能技术应用-实践学习与答案](https://blog.youkuaiyun.com/Albert_weiku/article/details/127285845)
自然语言处理7——LDA
Growing_Snake的博客
04-18 2897
文章目录1. PLSA、共轭先验分布；LDA主题模型原理1.1 PLSA1.2 共轭先验分布1.2.1 共轭先验分布的参数确定1.2.2 常见的共轭先验分布1.3 LDA主题模型原理2. LDA应用场景3. LDA优缺点4. LDA 在sklearn中的参数学习5. 使用LDA生成主题特征，在之前特征的基础上加入主题特征进行文本分类参考 1. PLSA、共轭先验分布；LDA主题模型原理 1.1 P...
文本挖掘头歌：LDA算法
最新发布
2302_79993963的博客
03-12 1432
LDA 是由 David Blei 等人在2003年提出的，该方法的理论基础是贝叶斯理论。LDA 根据词的共现信息的分析，拟合出词-文档一主题的分布，进而将词、文本都映射到一个语义空间中。LDA 算法假设文档中主题的先验分布和主题中词的先验分布都服从狄利克雷分布（这也是隐含狄利克雷分布这一名字的由来）。在贝叶斯学派看来，先验分布+数据(似然)=后验分布。我们通过对已有数据集的统计，就可以得到每篇文档中主题的多项式分布和每个主题对应词的多项式分布。
人脸识别算法二：Fisherface（LDA）
知识搬运工的博客
04-10 8406
LDA线性判别分析 也称FLD（Fisher线性判别）是一种有监督的学习方法（supervised learning）。目的：是从高维空间中提取出最优判别力的低维特征，这些特征使同一类别的样本尽可能的靠近，同时使不同类别的样本尽可能的分开，即选择使样本的类间散布矩阵和类内散布矩阵达到最大比值的特征。因此，用FLD得到的特征不但能够较好的表示原始数据，而且更适合分类。 ...
机器学习之线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
07-26 7824
Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica）三种中的哪一品种。LDA是一种简单而有效的分类器和降维方法，特别适用于特征维度较低、数据符合高斯分布的问题。
c++矩阵连乘的动态规划算法并输出_AI自然语言处理算法岗常见面试题(一)
weixin_39521808的博客
11-21 263
从隐藏层到输出的Softmax层的计算有哪些方法？层次softmax负采样层次softmax流程？构造Huffman Tree最大化对数似然函数输入层：是上下文的词语的词向量投影层：对其求和，所谓求和，就是简单的向量加法输出层：输出最可能的word沿着哈夫曼树找到对应词，每一次节点选择就是一次logistics选择过程，连乘即为似然函数对每层每个变量求偏导，参考sgd负采样流程？统计每个词出现对概...
图像识别3：梯度下降和LDA线性模型实验
定期分享我的发现和想法，感谢你的陪伴和支持
01-21 4379
图像识别3：梯度下降和LDA线性模型 实验内容：根据梯度下降法、闭式解完成一元线性回归实验，并比较两种解下的实验结果。
lda进行图片分类_基于SIFT+Kmeans+LDA的图片分类器的实现
weixin_36410516的博客
12-24 675
题记：2012年4月1日回到家，南大计算机研究僧复试以后，等待着的就是独坐家中无聊的潇洒。不知哪日，无意中和未来的同学潘潘聊到了图像处理，聊到了她的论文《基于LDA的行人检测》，出于有一年半工作经验的IT男人的本能，就一起开始学习研究这篇“论文”了。众所周知，老师给学生设置论文题目的，起初都是很模糊的——自己没有思考清楚实践上的可行性和具体思路，仅从理论了解上就给学生设置一些“难以实现”的论文任务...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值