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题名基于联合媒体相关模型的图像自动标注改进算法
被引量:1
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作者
贾克斌
安震
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机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期514-520,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(30970780)
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文摘
为了充分利用标注词间的相关性,提高图像标注精度,解决图像检索中的语义鸿沟问题,提出了一种基于联合媒体相关模型的图像自动标注改进算法.该算法将标注词和图像的联合概率求解过程转换成在标注词条件下图像出现的概率和标注词的先验概率的求解过程,减少了高频候选标注词对概率统计模型的影响,同时引入语义相似语言模型,利用上下文关联词矢量表示每个标注词,通过估计1幅图像的1组相关性最大的标注词来实现对图像的标注.与基于联合媒体相关图像自动标注算法相比,在标注过程中,本算法不再假设模型中各标注词之间是相互独立的,充分考虑标注词上下文的相关性信息,提高了图像标注精度;对标准的Corel图像集实验结果表明,基于联合媒体相关模型的图像自动标注改进算法是有效的.
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关键词
联合媒体相关模型
语言模型
标注词上下文信息
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Keywords
cross media relevance model (CMRM)
language model
word contextual information
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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