融合AP聚类的视觉字典容量获取及其PLSA场景分类评价中期报告

融合AP聚类的视觉字典容量获取及其PLSA场景分类评价中期报告本文将从以下几个方面介绍融合AP聚类的视觉字典容量获取及其PLSA场景分类评价的中期报告。1. 研究背景本文的研究背景是基于计算机视觉领域

APPLSA 融合聚类的视觉字典容量获取及其场景分 类评价中期报告 AP 本文将从以下几个方面介绍融合聚类的视觉字典容量获取及其 PLSA 场景分类评价的中期报告。 1. 研究背景 本文的研究背景是基于计算机视觉领域的图像特征提取和场景分类 问题。传统的视觉特征提取方法存在不足，通常使用固定大小的视觉词 AP 典进行编码，而不考虑实际数据分布的特征。因此，本文提出了融合 聚类的视觉字典容量获取方法，以获得更好的编码效果。 2. 研究内容 本文的主要研究内容包括以下几个方面： 1APAffinity （）融合聚类的视觉字典容量获取方法。通过将 PropagationK-means 聚类与聚类相结合，获得更有效的视觉字典，提高 编码精度，同时减少计算成本。 2PLSAPLSA （）场景分类模型。利用概率潜在语义分析（）算法， 实现对图像场景分类的自动化。 3 （）评价模型性能。通过与传统的视觉编码方法和场景分类模型进 APPLSA 行比较，评估融合聚类的视觉字典容量获取及其场景分类的性 能。 3. 研究进展 AP 截至目前，本文已经完成了融合聚类的视觉字典容量获取方法和 PLSA 场景分类模型的实现，并通过实验比较了不同字典容量下的编码精 AP 度和分类准确率。初步的结果表明，在相同的字典大小情况下，融合 聚类的视觉字典获取方法具有更高的编码精度和分类准确率。接下来，