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摘要:
自动图像标注是图像检索任务中重要而具有挑战性的工作.文中首先讨论并解释了自动图像标注问题,通过总结现有的研究工作,提出了一种基于图学习的图像标注框架.在该框架下,图像标注被分为两个阶段来完成,即基本图像标注与图像标注改善.其中,前者是通过以图像间相似性为依据的图学习过程来提供图像的初始标注,而后者是通过以词汇间语义相关性为依据的图学习过程来改善前者取得的标注结果.该框架主要涉及到图像与文本词汇两种媒体的内部和相互之间的各种关系的估计问题.基于此,作者又给出了针对上述各子问题的改进方法,并将它们综合起来实现了有效的图像标注.最后,通过Corel图像集与网络数据集上一系列实验结果,验证了该模型框架及所提出解决方案的有效性.
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文献信息
篇名 基于图学习的自动图像标注
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 图像标注 图学习 图像相似性 词义相关性
年,卷(期) 2008,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1629-1639
页数 11页 分类号 TP391
字数 10845字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-4164.2008.09.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 卢汉清 中国科学院自动化研究所 38 1761 21.0 38.0
2 刘静 中国科学院自动化研究所 279 2786 26.0 43.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像标注
图学习
图像相似性
词义相关性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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