利用 n-gram 模型进行视觉语义地点识别
机器学习
2014-03-24 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
本文旨在提出一种新的视觉地点识别方法。我们的系统结合了全局图像表征和视觉词，从而能够使用高效的贝叶斯滤波方法来整合多幅图像。更具体地说，我们利用受自然语言处理领域启发的技术扩展了经典的 HMM 模型。本文介绍了我们的系统和贝叶斯滤波算法。我们在标准数据库上评估了系统的性能以及主要参数的影响。讨论部分强调了使用此类模型的意义并提出了改进建议。
引用
@article{arxiv.1403.5370,
title = {Using n-grams models for visual semantic place recognition},
author = {Mathieu Dubois and Frenoux Emmanuelle and Philippe Tarroux},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.5370},
year = {2014}
}
备注
VISAPP (2013)