基于基分类器的图像语义标签自动排序方法ISLR-BV

针对当前图像语义标签的无序性问题,提出了一种基于基分类器加权投票的图像语义标签自动排序方法 ISLR-BV。该方法综合考虑图像的显著性区域内容以及图像的语义上下文信息,借助RAPC-W进行多标签数据集的转化,并在RAPC-W转化后的数据集上进行基分类器的学习,借助得到的基分类器对图像的语义标签进行加权投票,以此来决定每个语义标签与图像的相关程度,实现图像语义标签的有序排列。在数据库NUS-WIDE上的实验结果表明,在一定程度上提高了图像语义标签排序的准确度。