基于距离约束稀疏/组稀疏编码的自动图像标注

• 作者: 张永梅 徐惠民 臧淼
• 来源期刊: 四川大学学报（工程科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 自动图像标注 距离约束 稀疏编码 组稀疏编码 特征选择 K最近邻
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 78-83
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5568字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15961/j.jsuese.2016.05.012

摘要

为解决图像自动标注中的语义鸿沟问题,有效选择并利用图像特征,提出基于距离约束稀疏/组稀疏编码(distance constraint sparse/group sparse coding,DCSC/DCGSC)的2种特征选择算法,并分别应用到图像自动标注任务中.考虑到不同特征基相似性对图像语义相似性的贡献不同,定义了度量二者相关性的距离约束正则项.将该正则项分别集成到稀疏/组稀疏编码的特征选择模型中,使选择的特征在保证稀疏性/组稀疏性的同时,优先选择与语义相似性描述最接近的视觉特征基.利用在训练图像集中学习的特征权值,寻找测试图像的K最近邻(Knearest neighbor,KNN)图像,并通过标签转移实现图像标注.在Corel5K图像库上测试标注性能,集成多特征的DCGSC查准率、查全率和标注正确的关键词个数可达32％、34％和151,优于其他相关标注算法.而对于单特征图像,使用DCSC也能改善标注性能.可见,距离约束对特征选择和图像标注是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐惠民	北京邮电大学信息与通信工程学院	96	716	14.0	22.0
2	臧淼	北京邮电大学信息与通信工程学院	10	28	4.0	5.0
4	张永梅	北方工业大学计算机学院	81	362	7.0	16.0