A study on image representation by hierarchical probabilistic models and its applications

分层概率模型图像表示及其应用研究

• 批准号: 20500129
• 负责人: MARUYAMA Minoru
• 金额: $ 2.33万
• 依托单位: Shinshu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2008 至 2010
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20500129/
• 关键词: 画像認識; 確率的トピックモデル; パターン識別; 識別関数; pLSA; 確率モデル; トピックモデル; 文書分類; 機械学習; 画像識別; pLSAモデル; 階層型識別器; 文書画像処理; boosting; 領域分割; 画像特徴抽出

We have mainly studied about hierarchical probabilistic model for image representation ant its application to category recognition. In our method, we used probabilistic topic model. We proposed a method for classifying regions in a document image based on pLSA (probabilistic latent semantic analysis). Classification is carried out based on topic proportion of the region that is estimated via MAP-based EM algorithm. The model is further extended to classify smaller image regions. We also presented the method to detect characters in a natural scene images by using decision stumps. A part of this research work received best paper award honorable mention at the IAPR workshop on Document Analysis Systems 2008.

本文主要研究了图像表示的层次概率模型及其在类别识别中的应用。在我们的方法中，我们使用概率主题模型。提出了一种基于概率潜在语义分析（pLSA）的文档图像区域分类方法。通过基于MAP的EM算法估计区域的主题比例来进行分类。该模型被进一步扩展，以分类较小的图像区域。提出了利用决策树检测自然场景图像中字符的方法。部分研究成果在2008年IAPR文档分析系统研讨会上获得最佳论文奖荣誉奖。

项目成果

単語出現頻度に基づく論文集合の分類

基于词频的论文集分类

• 发表时间: 2009
• 作者: 殿岡大輔;丸山稔
• 通讯作者: 丸山稔

確率的トピックモデルによる文書画像の領域分割

使用概率主题模型对文档图像进行区域分割

• 发表时间: 2009
• 期刊: 電子情報通信学会論文誌D J92-D
• 作者: 山口拓真;丸山稔
• 通讯作者: 丸山稔

Feature extraction for document image segmentation by pLSA model

pLSA模型用于文档图像分割的特征提取

• 发表时间: 2008
• 作者: Takuma Yamaguchi;Minoru Maruyama
• 通讯作者: Minoru Maruyama