需要金幣： 1000 個金幣 |
資料包括：完整論文 |  |
 |
| 轉(zhuǎn)換比率：金額 X 10=金幣數(shù)量， 例100元=1000金幣 | 論文字數(shù)：6580 |  | |
| 折扣與優(yōu)惠：團購最低可5折優(yōu)惠 - 了解詳情 | 論文格式：Word格式(*.doc) |  |
摘要:隨著成像技術的發(fā)展，越來越多的圖像數(shù)據(jù)涌入互聯(lián)網(wǎng)中，Internet上的圖像資源正以指數(shù)級增長。如何處理網(wǎng)絡上紛繁復雜的圖像數(shù)據(jù)成了人們新的需求，事件識別技術應運而生。目前事件識別還屬于研究階段，還不能達到應用水平，造成這一現(xiàn)象的原因是事件識別不同于交通標志、指紋識別等針對某一特定領域的對象識別，他的內(nèi)容更廣泛，因此識別難度相當大。本文采用了將場景理解和圖像標注結(jié)合的方式，在場景理解部分用采用LDA（Latent Dirichlet Allocation）這種著名的主題模型，對象識別則采用多重伯努利模型，將這兩種方式得出的語義進行結(jié)合，從而識別出圖像中的內(nèi)容。本文對LDA和多重伯努利模型都進行了實驗，并最終在斯坦福大學八種運動事件集上進行了實驗，實驗結(jié)果中體現(xiàn)出了較好的正確率。
關鍵詞：事件識別；網(wǎng)絡環(huán)境；圖像標注；場景識別
目錄 摘要 Abstract 1 概述-1 1.1 事件識別的意義-1 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀-1 1.3 論文研究內(nèi)容-1 2 相關工作-3 2.1 實驗數(shù)據(jù)集-3 2.2 圖像底層特征-3 2.1.1 顏色直方圖特征-4 2.1.2 SIFT尺度不變特征-4 2.2 Bag of Words-4 3 簡單事件識別系統(tǒng)的基礎模型-6 3.1 主題模型-6 3.2 多重伯努利模型-6 4 簡單事件識別系統(tǒng)的實驗設計-8 4.1 場景理解-8 4.2 對象識別-9 5 系統(tǒng)設計與實現(xiàn)-10 5.1 軟件運行環(huán)境-10 5.1.1 開發(fā)工具-10 5.1.2開發(fā)語言-10 5.1.3 關鍵技術-10 5.2 軟件系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)-10 5.3 軟件系統(tǒng)模塊界面設計-10 5.3.1 MATLAB端的界面設計-10 5.3.2 網(wǎng)頁端的界面設計-13 結(jié) 論-15 參 考 文 獻-16 致 謝-17 |
