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题名基于标签集相关性学习的大规模网络图像在线标注
被引量:6
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作者
田枫
沈旭昆
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机构
北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室
东北石油大学计算机与信息技术学院
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第8期1635-1643,共9页
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基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2009AA012103)
国家自然科学基金(60533070)
东北石油大学青年科学基金(2013NQ120)资助~~
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文摘
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.
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关键词
网络图像标注
图像语义标注
标签集相关性
标签相关性学习
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Keywords
Web image annotation, image semantic annotation, label set relevance, label relevance learning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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