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一种适合弱标签数据集的图像语义标注方法
一种适合弱标签数据集的图像语义标注方法
作者:
沈旭昆
田枫
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
图像语义标注
弱标签数据集
测度学习
非负稀疏编码
语义近邻
摘要:
真实环境下数据集中广泛存在着标签噪声问题,数据集的弱标签性已严重阻碍了图像语义标注的实用化进程.针对弱标签数据集中的标签不准确、不完整和语义分布失衡现象,提出了一种适用于弱标签数据集的图像语义标注方法.首先,在视觉内容与标签语义的一致性约束、标签相关性约束和语义稀疏性约束下,通过直推式学习填充样本标签,构建样本的近似语义平衡邻域.鉴于邻域中存在噪声干扰,通过多标签语义嵌入的邻域最大边际学习获得距离测度和图像语义的一致性,使得近邻处于同一语义子空间.然后,以近邻为局部坐标基,通过邻域非负稀疏编码获得目标图像和近邻的部分相关性,并构建局部语义一致邻域.以邻域内的语义近邻为指导并结合语境相关信息,进行迭代式降噪与标签预测.实验结果表明了方法的有效性.
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文献信息
篇名
一种适合弱标签数据集的图像语义标注方法
来源期刊
软件学报
学科
工学
关键词
图像语义标注
弱标签数据集
测度学习
非负稀疏编码
语义近邻
年,卷(期)
2013,(10)
所属期刊栏目
计算机图形学与计算机辅助设计
研究方向
页码范围
2405-2418
页数
14页
分类号
TP391
字数
8442字
语种
中文
DOI
10.3724/SP.J.1001.2013.04424
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
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共引文献
(0)
参考文献
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研究主题发展历程
节点文献
图像语义标注
弱标签数据集
测度学习
非负稀疏编码
语义近邻
研究起点
研究来源
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
软件学报
主办单位:
中国科学院软件研究所
中国计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-9825
CN:
11-2560/TP
开本:
16开
出版地:
北京8718信箱
邮发代号:
82-367
创刊时间:
1990
语种:
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
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