[發明專利]基于貝葉斯算法對圖像語義數據的概率潛在參數估計模型在審
| 申請號： | 201610142356.8 | 申請日： | 2016-03-14 |
| 公開（公告）號： | CN105760365A | 公開（公告）日： | 2016-07-13 |
| 發明（設計）人： | 文珊;曹良坤;肖湘云;余潔 | 申請（專利權）人： | 云南大學 |
| 主分類號： | G06F17/27 | 分類號： | G06F17/27;G06F17/30;G06K9/62;G06K9/72 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 650091 云*** | 國省代碼： | 云南;53 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 貝葉斯 算法 圖像 語義 數據 概率 潛在 參數估計 模型 | ||
【權利要求書】：
1.本發明的技術方案為基于貝葉斯概率算法對無監督圖像語義數據的概率潛在語義的參數估計模型，其特點在于，運用貝葉斯學習理論的基本觀點為來挖掘無監督圖像語義數據之間的潛在關系：
步驟1，建立圖像文檔---潛在語義特征詞---詞，圖像語義特征三者之間的概率關系；
步驟2，用貝葉斯概率估計算法，后驗概率=先驗概率*似然函數，用貝葉斯假設對先驗概率進行付值；
步驟3，利用EM算法求后驗概率的最大似然估計值；
步驟4，用K-m算法進行EM初始值設定；
步驟5，E步驟計算希望值；
步驟6，M步驟計算參數最大似然估計值；
步驟7，設定一個循環參數K，k<K時繼續EM計算，k=K時結束計算。
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