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基于语义学习的图像多模态检索
被引量:
6
1
作者
李志欣
施智平
+1 位作者
陈宏朝
吴璟莉
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第3期258-263,共6页
针对语义鸿沟问题,在语义学习的基础上设计图像的多模态检索系统。该系统结合3种查询方式进行图像检索。基于视觉特征的查询通过特征提取与相似度匹配进行排位。基于标签的查询建立在图像自动标注的基础上,但在语义空间之外的泛化能力...
针对语义鸿沟问题,在语义学习的基础上设计图像的多模态检索系统。该系统结合3种查询方式进行图像检索。基于视觉特征的查询通过特征提取与相似度匹配进行排位。基于标签的查询建立在图像自动标注的基础上,但在语义空间之外的泛化能力较差。基于语义图例的查询能够在很大程度上克服这个缺陷,通过在显式或隐式的语义空间上进行查询,使检索结果更符合人类感知。实验结果表明,与基于纹理特征的图像检索相比,基于语义图例的检索具有更高的精度及召回率。
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关键词
图像多模态检索
图像
自动标注
概率主题建模
概率潜在语义分析
语义鸿沟
语义学习
语义多项式
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职称材料
题名
基于语义学习的图像多模态检索
被引量:
6
1
作者
李志欣
施智平
陈宏朝
吴璟莉
机构
广西师范大学计算机科学与信息工程学院
首都师范大学信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第3期258-263,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61165009
60903141)
+2 种基金
广西自然科学基金资助项目(2012GXNSFAA053219
2011GXNSFB018068)
"八桂学者"工程专项基金资助项目
文摘
针对语义鸿沟问题,在语义学习的基础上设计图像的多模态检索系统。该系统结合3种查询方式进行图像检索。基于视觉特征的查询通过特征提取与相似度匹配进行排位。基于标签的查询建立在图像自动标注的基础上,但在语义空间之外的泛化能力较差。基于语义图例的查询能够在很大程度上克服这个缺陷,通过在显式或隐式的语义空间上进行查询,使检索结果更符合人类感知。实验结果表明,与基于纹理特征的图像检索相比,基于语义图例的检索具有更高的精度及召回率。
关键词
图像多模态检索
图像
自动标注
概率主题建模
概率潜在语义分析
语义鸿沟
语义学习
语义多项式
Keywords
multi-modal image retrieval
automatic image annotation
probabilistic topic modeling
probabilistic latent semantic analysis
semantic gap
semantic learning
semantic multinomial
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于语义学习的图像多模态检索
李志欣
施智平
陈宏朝
吴璟莉
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013
6
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