基于多特征标签相关性学习的图像自动标注

在网络真实环境下的图像数据集上的大规模语义标注是一个研究难点。提出了一种基于多特征标签相关性学习的图像语义标注方法,针对真实环境下大规模图像集合进行自动标注。首先提取图像多种视觉特征,采用多标记学习方法在特定特征空间完成标注词相关性学习,得到每幅图像的单特征标注词相关度;然后采用一种动态阈值确定方法估计单个特征和标注词的相关度阈值;最终采用一种无监督组合方法融合多种特征标和标注词的相关性生成图像语义标签。通过互联网数据集上的测试表明了方法的有效性。

基于标签集相关性学习的大规模网络图像在线标注

传统的网络图像标注方法忽视了标签集整体相关性对标注结果的影响,导致标签集整体相关性缺乏和语义冗余.为了解决上述问题,提出了一种基于标签集相关性学习的大规模网络图像在线语义标注方法.给出了标签集对图像相关性和标签集内部相关性的概率估计算法,将上述约束形成一个优化问题,采用贪心搜索策略获取近似最优解,找到能合理地平衡上述因素的标签集,并针对大规模图像集和概念集进行了优化.真实环境下大规模网络图像集上的测试表明,相比于目前的代表性网络图像标注方法,该方法获得的标签集能够更好的描述图像语义,性能提升明显.