融合主题和视觉语义的图像自动标注方法

• 作者: 朱伟伟 王文彬 赵鹏
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯混合模型 概率潜在语义分析 图像自动标注 语义鸿沟 特征聚类
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1709-1714
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4636字
• 语种: 中文

摘要

为了减小图像语义检索过程中“语义鸿沟”的影响,提出融合主题和视觉语义的图像自动标注方法.该方法先在训练集的文本空间中用概率潜在语义分析(PLSA)模型拟合出主题集合;然后根据图像的高维视觉特征建立主题集合中每个主题的高斯混合模型(GMM),以准确描述其视觉语义信息,减小了“语义鸿沟”,提高了图像自动标注的准确性.在Corel数据集上进行了对比实验的结果表明,文中方法在标注的平均标准率和平均标全率上都表现良好,证明了其有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵鹏	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	61	683	15.0	24.0
5	王文彬	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	7	27	4.0	5.0
9	朱伟伟	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	2	15	2.0	2.0