一种基于SVDD的图像自动标注方法

• 作者: 何希圣 王喆 金城
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 基于内容的图像检索 图像自动标注 支持向量数据描述 支持向量机 MPEG-7
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 1-4
• 分类号: TP3
• 字数: 4682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.10.001

摘要

将图像自动标注看作是一个多类分类问题,目前的方法大多将其分解为两类分类问题,随着训练数据和类别的增多,这样处理时间开销将急剧增加.针对该问题,提出了一种基于支持向量数据描述SVDD(Support Vector Data Description)的标注算法,能够同时降低训练和标注过程的时间复杂度,具有易于扩充的优势.该算法利用SVDD获得包含单类数据的最小超球,通过超球边界对未标注图像进行分类并实现语义标注.在Corel数据集上的实验结果表明,该方法能显著提高图像标注的效率,并具有较好的标注性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金城	复旦大学计算机科学与技术学院	12	50	5.0	7.0
2	何希圣	复旦大学计算机科学与技术学院	1	7	1.0	1.0
3	王喆	华东理工大学计算机科学与工程系	18	41	4.0	6.0