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摘要:
图像自动标注是图像检索与图像理解中重要而又极具挑战性的问题.针对现有模型忽略了图像不同区域对图像整体贡献程度的差异性,提出了基于区域空间加权的标注方法,改善了图像的区域特征生成概率估计.此外,针对现有模型未考虑词汇本身重要性以及词汇分布对标注性能的影响,提出了基于词汇固定权值的标注方法、基于平滑词汇频率的标注方法以及基于词汇TF-IDF加权的标注方法,对词汇的生成概率估计部分进行了改进.综合以上区域空间改进与词汇改进,提出了WDVRM图像标注模型.通过在Corel数据库进行的实验,验证了WDVRM模型的有效性.
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文献信息
篇名 基于区域空间与词汇加权的图像自动标注
来源期刊 天津大学学报 学科 工学
关键词 图像自动标注 区域加权 词汇加权 相关模型
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 电子信息工程
研究方向 页码范围 248-256
页数 分类号 TP391
字数 9352字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0493-2137.2011.03.010
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 李绍滋 厦门大学智能科学与技术系 87 1292 20.0 34.0
3 柯逍 厦门大学智能科学与技术系 6 51 3.0 6.0
传播情况
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2013(1)
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研究主题发展历程
节点文献
图像自动标注
区域加权
词汇加权
相关模型
研究起点
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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
天津大学学报
月刊
0493-2137
12-1127/N
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