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第
33
卷第
6
期
2011
年
12
月
武汉理工大学学报·信息与管理工程版
JOURNAL
OF
WUT(
INFORMATION
&
MANAGEMENT
ENGINEERING)
Vo
1.
33
No.6
Dec.2011
文章编号:
1007
-
144X(2011
)06 -
0892
-
05
文献标志码
:A
词袋模型在盲人家居视觉辅助系统中的应用
艾浩军,张敏,朱荣
(武汉大学计算机学院,湖北武汉
430072)
摘
要:词袋模型是计算机识别领域中有效且稳定的视觉物体识别方法。针对家居环境下的物体识别为特定
场景和有限类别条件下的物体识别的特点,提出了一种基于词袋模型的贝叶斯分类方法,实现家居环境下的
物体识别。借助语音合成技术,将识别结果转化为语音并输出,最终帮助盲人实现视觉到听觉的感知替代。
以家居环境
4
类典型物体识别为例,设计实验结果证明了方案的有效性。
关键词:视觉物体识别;家居环境;词袋模型;贝叶斯分类器
中图分类号:TP3
91
我国现有盲人超过
1
200
万,视觉障碍给他
们的学习、工作和生活带来很大的不便。信息技
术的发展为盲人带来了便利,国内学者研发了一
系列为盲人服务的信息产品,如基于语音识别的
盲人上网辅助系统[1]、基于小波变化的图像可昕
化方法
[2]
、盲人图标实时识别方法[町等。视觉物
体识别技术的发展和智能于机处理能力的增强,
使以智能手机作为计算平台设计视觉辅助系统成
为可能
O
近几年在
TRECVID
和
Pascal
VOC
竞赛中,
基于词袋模型
(bag
of
words)
的各类相关算法逐
渐被广泛应用且识别效果显著。
CSURKA
在
2004
年提出
Bag
of
Keypoints
方法间,并分别使用
朴素贝叶斯
(naive
Bayesian
classification)
和
SVM
(support vector
machine)
进行视觉物体分类
;BLEI
提出一种基于词袋和
LDA
[5]
(latent
dirichlet allo-
cation)
的层次贝叶斯主题模型实现自然场景分
类
[6]
;
UIJUNG
等分析了词袋模型算法复杂度并
进行优化
[7
飞模型的计算效率得到大幅提高,从
而可用于实时识别。
针对家居环境下视觉场景稳定和物体类别有
限的特点,提出了一种基于词袋模型的盲人家居
视觉辅助系统实现方案。以智能手机内置相机为
基础,结合计算机视觉和语音合成技术,先识别图
像中物体后进行语音输出,实现视觉到昕觉的感
收稿日期
:2011
-06 -28.
DOI:
10.
3963/j.
issn.
1007
-144X.
201
1.
06.
011
知替代。与文献
[1
- 3
]提出的方案相比,该方法
方使用户使用且功能更全面。以家居环境中的
4
类典型物体作为实验素材,证明了方案的有效性。
1
方案及算法框架
1.
1
词袋模型
1.
1.
1
词袋模型流程
盲人视觉辅助系统流程图如图
1
所示。在家
居环境下拍摄图像作为训练集,这些图像应涉及
到所有物体和场景。词袋模型和贝叶斯分类器是
方案的核心,识别结果经过
TTS
( text
to
speech)
引
擎输出语音,达到视觉到昕觉的感知替代。
图
1
盲人视觉辅助系统流程图
该方案使用
Android
智能于机为计算平台,
智能手机除了内置摄像头和音频输入、输出部件
外,
Android
操作系统己内含成熟
πs
引擎用于识
别结果的语音输出
O
以下分别描述该方案中各模
块的算法原理。
词袋模型最初用于文本检索
[9
叫,类似于一
篇文档中的若干文本单词,模型认为图像由若干
作者简介:艾浩军(1
972
- )
,男,湖北汉川人,武汉大学计算机学院副研究员;博士.
基金项目·武汉市科技局科技攻关资助项目
(201010621208)
.
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