基于多特征标签相关性学习的图像自动标注

• 作者: 周凯 杜睿山 沈旭昆 田枫
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像自动标注 标签相关性学习 语义标注 特征融合
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与可视化
• 页码范围: 265-269,275
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

在网络真实环境下的图像数据集上的大规模语义标注是一个研究难点.提出了一种基于多特征标签相关性学习的图像语义标注方法,针对真实环境下大规模图像集合进行自动标注.首先提取图像多种视觉特征,采用多标记学习方法在特定特征空间完成标注词相关性学习,得到每幅图像的单特征标注词相关度；然后采用一种动态阈值确定方法估计单个特征和标注词的相关度阈值；最终采用一种无监督组合方法融合多种特征标和标注词的相关性生成图像语义标签.通过互联网数据集上的测试表明了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜睿山	东北石油大学计算机与信息技术学院	15	34	3.0	5.0
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	周凯	东北石油大学计算机与信息技术学院	18	58	4.0	6.0
4	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