融合语义主题的图像自动标注

• 作者: 史忠植 施智平 李志欣 李志清
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像自动标注 主题模型 概率潜语义分析 自适应不对称学习 图像检索
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学与计算机辅助设计
• 页码范围: 801-812
• 分类号: TP391
• 字数: 10168字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1001.2011.03742

摘要

由于语义鸿沟的存在,图像自动标注已成为一个重要课题.在概率潜语义分析的基础上,提出了一种融合语义主题的方法以进行图像的标注和检索.首先,为了更准确地建模训练数据,将每幅图像的视觉特征表示为一个视觉"词袋";然后设计一个概率模型分别从视觉模态和文本模态中捕获潜在语义主题,并提出一种自适应的不对称学习方法融合两种语义主题.对于每个图像文档,它在各个模态上的主题分布通过加权进行融合,而权值由该文档的视觉词分布的熵值来确定.于是,融合之后的概率模型适当地关联了视觉模态和文本模态的信息,因此能够很好地预测未知图像的语义标注.在一个通用的Corel图像数据集上,将提出的方法与几种前沿的图像标注方法进行了比较.实验结果表明,该方法具有更好的标注和检索性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史忠植		16	557	10.0	16.0
2	施智平		3	125	3.0	3.0