基于低秩稀疏分解优化的图像标签完备

大量上传的网络图像因用户语义标注的随意性,造成了图像标签的不完备,大大降低了图像检索的效率.低秩稀疏是一种有效降低数据噪声的方法.为提高图像语义标签完备的准确度,提出一种基于低秩稀疏分解优化(LRSDO)的图像标签完备方法.首先结合待完备图像的视觉特征和语义搜索其近邻图像集;然后通过低秩稀疏分解模型获得其视觉特征与语义之间的映射关系,并以此预测该图像的候选标签;最后使用面向个体的标签共现频率方法对候选标签进行去噪优化,进而实现对其更加准确的自动图像标签完备.在基准数据集Corel5K和真实数据集Flickr30Concepts上进行了实验,结果表明,该方法在图像标签完备的平均准确率,平均召回率和覆盖率上均表现出更优的性能.

基于视觉和语义互学习的标签完备标注

大多数图像标签完备方法仅依据待完备图像的视觉特征搜索近邻图像,获取候选标签实现完备,往往忽略候选标签与初始标签隐含的语义和视觉关系.为有效完备图像标签,本文依据信息的相互学习机制提出一种基于视觉和语义互学习的标签完备标注方法.首先,依据待完备图像的视觉特征和初始标签语义,搜索其近邻图像集并获取候选标签;其次,根据候选标签与初始标签的视觉内容相似性和语义相关性度量候选标签与待完备图像的关联度;最后,结合候选标签频率,选取关联程度高的候选标签实现标签补全.在基准数据集Corel5K以及真实数据集Flickr30Concepts上进行实验验证,结果表明该方法在图像标签完备的平均准确率、平均召回率以及覆盖率上均表现出更优的性能.