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文件名称:clustering

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  • 上传时间:
    2012-11-16
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    7.97kb
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一种基于期望最大化( E M) 算法的局部图像特征的语义提取方法。首先提取图像的局部图像特 征, 统计特征在视觉词汇本中的出现频率, 将图像表示成词袋模型; 引入文本分析中的潜在语义分析技术建立从低层图像

特征到高层图像语义之间的映射模型; 然后利用 E M 算法拟合概率模型, 得到图像局部特征的潜在语义概率分布; 最后利 用该模型提取出的图像在潜在语义上的分布来进行图像分析和理解。-Latent Semantic probability distribution using the EM algorithm to fit a probability model, the image characteristics Finally, the distribution of the model to extract the image on the latent semantic image analysis and understanding.
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下载文件列表

clustering/checkSizes.m
clustering/colmax.m
clustering/colmean.m
clustering/colmin.m
clustering/colstd.m
clustering/colsum.m
clustering/em.m
clustering/emi.m
clustering/gauss.m
clustering/initClusters.m
clustering/kmeans.m
clustering/makeClusters.m
clustering/RUNME.m
clustering/showClusters.m
clustering/新建 文本文档.txt
clustering

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