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基于EILBP视觉描述子结合PLSA的场景分类算法
摘要
场景分类是计算机视觉领域的重要研究领域之一。本文提出了一种基于EILBP视觉描述子结合PLSA的场景分类算法，首先使用EILBP算法提取图像的局部纹理信息，并将其转换成视觉描述子，然后利用PLSA算法对视觉描述子进行聚类分析并计算其概率分布，最后使用贝叶斯分类器对场景进行分类。实验结果表明，本文提出的算法具有较高的分类准确率和稳定性，可以有效应用于实际场景分类任务中。
关键词：场景分类；EILBP；视觉描述子；PLSA；贝叶斯分类器
引言
场景分类是计算机视觉领域的重要研究领域之一，其任务是将不同的场景图像自动分类。场景分类技术可以应用于智能交通、环境监测、机器人导航等多个领域。目前，场景分类技术的研究主要集中在图像特征描述和分类器设计两个方面。
近年来，局部纹理模式是图像特征描述中的关键技术之一，它能够捕捉到图像的局部信息，提高了图像的描述能力。LocalBinaryPattern(LBP)是一种常用的局部纹理描述算法，它可以有效地描述图像的纹理特征，但LBP算法只考虑了像素值之间的大小关系，没有考虑颜色、灰度值等信息，因此存在一定的局限性。为了克服这一局限性，近年来，一些学者提出了基于LBP算法的改进算法，如增强型局部二值模式(E-LBP)、旋转不变LBP(RILBP)等。本文使用EILBP算法作为场景分类算法的特征提取方法，可以提高场景分类的准确性。
分类器设计也是场景分类算法中的关键问题之一。常见的分类器包括：支持向量机(SVM)、k最近邻(kNN)、朴素贝叶斯分类器(NBC)等。贝叶斯分类器在文本分类、情感分类等领域中广泛应用，它能够基于先验概率和条件概率对场景进行分类，具有较高的分类准确率和稳定性。本文使用了PLSA算法对视觉描述子进行主题建模和分类器训练，并分别与SVM和kNN进行了对比实验。
本文提出了一种基于EILBP视觉描述子结合PLSA的场景分类算法，并在场景分类数据集上进行了实验验证。实验结果表明，本文提出的算法具有较高的分类准确率和稳定性，可以有效应用于实际场景分类任务中。
本文的组织结构如下：第二节介绍EILBP视觉描述子及PLSA算法的基本原理；第三节介绍基于EILBP视觉描述子结合PLSA的场景分类算法；第四节为实验结果及分析；最后是总结与展望。
EILBP视觉描述子及PLSA算法
EILBP算法是一种基于LBP算法的改进算法，它采用了增强型的编码策略，并引入了图像平均值和方差等参数。EILBP算法可以有效地描述图像的纹理特征，同时克服了LBP算法仅考虑像素值大小关系的局限性。EILBP算法的计算过程如下：
(1)选择像素点p和其邻域像素点S={s1,s2,...,sn};
(2)分别计算p和Si的颜色直方图hi和hj;
(3)计算第i个邻域点Si和点p的相似度weight(i);
(4)根据si和si的颜色直方图hi、hj以及weight(i)计算增强型的编码值Elbp(p);
(5)将所有邻域点的编码值进行加权平均得到最终的编码值E(p)。
EILBP算法可以有效提取图像的纹理特征，并将其转换成视觉描述子。
PLSA(ProbabilisticLatentSemanticAnalysis)算法是一种基于概率分布统计的主题建模算法。PLSA算法的基本思想是，认为每个文档包含若干个主题，每个主题对应一种概率分布，每个文档可以表示为各个主题的加权组合。具体来说，假设有N篇文档D1,D2,...,DN，其中第i篇文档包含Mi个词汇Wi1,Wi2,...,WiMi，主题集合为{zt|t=1,2,..,T}，其中zt表示第t个主题。那么PLSA算法可以通过解析模型，计算出如下的联合概率分布：
P(W,Z,D)=∏P(wij|zj)P(zj|dj)P(dj)
其中W代表词汇集合，Z代表主题集合，D代表文档集合。根据上式可以计算出条件概率分布P(z|d)和P(w|z)，分别表示给定文档、主题时，词汇的概率分布和给定主题、词汇时，文档的概率分布。
基于EILBP视觉描述子结合PLSA的场景分类算法
本章介绍基于EILBP视觉描述子结合PLSA的场景分类算法。算法主要分为特征提取、主题建模以及分类器设计三个部分。具体算法步骤如下：
(1)特征提取：采用EILBP算法提取图像的视觉描述子，或使用其它局部纹理模式算法提取视觉描述子进行比较；
(2)主题建模：采用PLSA算法对视觉描述子进行主题建模，并计算视觉描述子在不同主题下出现的概率分布；
(3)分类器设计：采用贝叶斯分类器对场景进行分类，使用PLSA算法中计算出的视觉描述子概率分布进行分类器的训练，完成场景分类操作。
具体而言，可以将算法步骤分为离线训练和在线分类两个部分。离线训练主要包括特征提取和主题