基于潜在主题融合的跨媒体图像语义标注

• 作者: 刘杰 杜军平
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像语义标注 跨媒体 主题模型 加权融合
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 987-991
• 页数: 5页
• 分类号: TP37|TP391.4
• 字数: 3392字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.024

摘要

图像语义标注是图像语义分析研究中的一个重要问题。在主题模型的基础上，本文提出一种新颖的跨媒体图像标注方法来进行图像间语义的传播。首先，对训练图像使用主题模型，抽取视觉模态和文本模态信息的潜在语义主题。然后，通过使用一个权重参数来融合两种模态信息的主题分布，从而学习到一种融合主题分布。最后，在融合主题分布的基础上训练一个标注模型来给目标图像赋予合适的语义信息。在标准的MSRC和Corel5K数据集上将提出的方法与最近著名的标注方法进行比较实验。标注性能的详细评价结果表明提出方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘杰	北京邮电大学计算机学院	34	1516	9.0	34.0
3	杜军平	北京邮电大学计算机学院	44	347	10.0	16.0