大规模图像语义相关性自动标注

• 作者: 刘贤梅 沈旭昆 田枫
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像标注 语义相关性 稀疏表示 多标签学习
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 160-166,174
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5630字
• 语种: 中文

摘要

针对大规模图像集合的自动标注问题,提出一种图像语义相关性自动标注方法.首先提取图像的视觉特征,将每个样本表示为局部邻域样本点的稀疏线性组合；然后采用一种基于最大后验概率准则的多标签学习方法得到每幅图像的单特征标签相关度；最终对单个特征和特定标签的相关度阈值进行无偏估计,并采用无监督组合方法融合多种视觉特征和标签的相关度.互联网数据集测试结果表明,该方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘贤梅	东北石油大学计算机与信息技术学院	51	188	7.0	11.0
2	沈旭昆	北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室	46	442	10.0	20.0
3	田枫	北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室	29	41	4.0	5.0