基于词频同现与WordNet的图像自动标注改善算法研究

• 作者: 李东艳 柯逍 陈国龙
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 图像自动标注 标注改善 词频同现 WordNet
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2796-2800
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.07.109

摘要

图像自动标注是模式识别与计算机视觉等领域中的重要问题.针对现有图像自动标注模型普遍受到语义鸿沟问题的影响,提出了基于关键词同现的图像自动标注改善方法,该方法利用数据集中标注词间的关联性来改善图像自动标注的结果.此外,针对上述方法不能反映更广义的人的知识以及易受数据库规模影响等问题,提出了基于语义相似的图像自动标注改善方法,通过引入具有大量词汇、包含了人知识的结构化电子词典WordNet来计算词汇间的关系并改善图像自动标注结果.实验结果表明,提出的两个图像自动标注改善方法在各项评价指标上相比以往模型均有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈国龙	福州大学教学与计算机科学学院	120	1286	19.0	32.0
3	柯逍	福州大学教学与计算机科学学院	12	28	3.0	4.0
7	李东艳	厦门大学信息科学与技术学院	2	4	2.0	2.0