基于协作式标注图像数据的垃圾标签检测方法

• 作者: 徐国清 杜娟 王琪 程彬
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯核 混合核 SIFT 最大最小聚类 协作式标注 垃圾标签
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 41-45
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4860字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.06.009

摘要

由于用户标签的不准确和语义模糊使得协作式标注图像检索正确率低，而现有垃圾标签过滤方法往往关注标签本身，忽略了协作式标签与图像的关联性。本文在分析协作式标注图像视觉内容与标签的关联性的基础上，提出一种基于协作式标注图像视觉内容的垃圾标签检测方法。该方法分析同一标签下图像视觉内容，设计不同的核函数用于颜色和SIFT( Scale-invariant feature transform)特征子集，同时将2种低维特征映射到高维多模特征空间形成混合核函数，对同一标签下的图像进行基于混合核的最大最小距离聚类，少数群体的标签说明与图像内容关联性小则为用户标注错误的标签，从而检测垃圾标签。实验结果表明，该方法能够提高协作式图像垃圾标签检测的正确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程彬	南阳理工学院软件学院	16	27	2.0	5.0
2	王琪	南阳理工学院计算机与信息工程学院	10	28	3.0	5.0
3	徐国清	南阳理工学院计算机与信息工程学院	12	35	3.0	5.0
4	杜娟	南阳理工学院计算机与信息工程学院	8	30	3.0	5.0