基于Sentence-Rank的图像句子标注

传统的图像语义句子标注是利用句子模板完成对图像内容描述,但其标注句子很难做到符合语言逻辑。针对这一问题,提出基于统计思想从语料库中选出一条最优的句子来描述图像内容,设计以N-gram算法为主要思想的Sentence-Rank算法生成标注句子。首先执行机器视觉特征学习,选择标注性能最好的HSV-LBP-HOG融合特征完成图像分类,获得图像标注关键词。然后,利用字符串匹配算法从语料库中列出包含所有标注关键词的句子,并将得到的句子通过Sentence-Rank算法进行价值排序,选取评分最高的句子描述图像。实验结果表明,该方法得到的标注句子具有较低的困惑度,较好地解决了句子的语言逻辑问题。