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一种基于改进概率主题模型的地点图像识别方法,属于图像识别技术领域。目的在于更好地解决地点图像识别中由于不同角度、光照,以及人物和物体的高度动态变化导致的不确定性问题。包括以下步骤:图像获取步骤;图像预处理步骤;特征提取步骤,采用SIFT算法对图像进行特征提取;特征聚类步骤,将所有特征聚类,得到若干聚类中心;特征分配步骤,将每幅图像的特征在聚类中心上投票,得出对应每个聚类中心的频数向量;潜在主题建模步骤,采用改进的概率主题模型学习图像的潜在主题分布;采用分类器识别未知地点图像。本发明在LDA模型中加入量化函数,通过改进LDA模型学习图像的潜在主题,在保证实时性的前提下,可有效提高识别性能。
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