基于完全联系的条件随机场的图像标注

传统的图像标注模型通常存在两个问题:只能够对短距离的像素上下文信息进行建模和复杂的模型推理过程。为了提高图像标注的精度、简化图像标注的模型推理过程,采用完全联系的条件随机场模型进行图像标注,提出利用基于高斯kd树的平均场估计方法实现该模型的高效推理。为了更好地验证算法的有效性,实验的图片数据库不仅包含标准的图片库——剑桥大学微软研究图片库(MSRC-9),还包含作者制作的机械零件图片库(My Dataset_1)和办公桌图片库(My Dataset_2)。新算法在三个图片库上的平均标注精度分别可以达到77.96%、97.15%和95.35%,每幅图的平均运行时间为2 s。实验结果表明,基于完全联系的条件随机场的图像标注能够更充分地考虑不同的像素上下文信息来提高标注精度,而基于高斯kd树的模型推理能够提高模型推理的效率。