基于改进 FCM 算法和贝叶斯分类的图像自动标注

• 作者: 刘丽 张化祥 朱娜娜
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 灰度直方图 纹理特征 加权FCM算法 贝叶斯分类 关联模型 图像自动标注
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 12-16
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3965字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.2.2013.280

摘要

为跨越高层语义概念与底层视觉特征之间的语义鸿沟，本研究提出一种新的图像自动标注方法。该方法首先采用灰度直方图方法对图像分割并提取图像区域的纹理特征，然后利用FCM算法中增大关联度高的特征权重更好地实现对分割后图像区域的聚类效果。最后改进贝叶斯分类器建立图像区域和语义概念间的关联模型，通过比较测试图像和训练图像间的最大相似度实现测试图像的自动标注。在Corel通用图像数据集上与其他几种方法进行了对比实验，实验结果表明改进后的标注方法优于传统标注方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张化祥	山东师范大学信息科学与工程学院	73	576	14.0	19.0
3	刘丽	山东师范大学信息科学与工程学院	37	137	6.0	8.0
9	朱娜娜	山东师范大学信息科学与工程学院	1	4	1.0	1.0