场景语义树图像标注方法

• 作者: 于林森 刘咏梅 杨帆
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自动图像标注 图像场景 场景语义树 图像聚类
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 529-536
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7059字
• 语种: 中文

摘要

自动图像标注是一项具有挑战性的工作,它对于图像分析理解和图像检索都有着重要的意义.在自动图像标注领域,通过对已标注图像集的学习,建立语义概念空间与视觉特征空间之间的关系模型,并用这个模型对未标注的图像集进行标注.由于低高级语义之间错综复杂的对应关系,使目前自动图像标注的精度仍然较低.而在场景约束条件下可以简化标注与视觉特征之间的映射关系,提高自动标注的可靠性.因此提出一种基于场景语义树的图像标注方法.首先对用于学习的标注图像进行自动的语义场景聚类,对每个场景语义类别生成视觉场景空间,然后对每个场景空间建立相应的语义树.对待标注图像,确定其语义类别后,通过相应的场景语义树,获得图像的最终标注.在Corel5K图像集上,获得了优于TM(translation model)、CMRM(cross media relevance model)、CRM(continous-space relevance model)、PLSA-GMM(概率潜在语义分析-高期混合模型)等模型的标注结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨帆	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	84	551	11.0	21.0
2	刘咏梅	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	29	108	6.0	7.0
3	于林森	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	5	13	2.0	3.0