基于VoronoiK阶邻近图的半监督学习自动图像标注

• 作者: 吴寿昆 郭玉堂
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 半监督学习 Voronoi k 阶邻近图 自动图像标注
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 183-187,242
• 页数: 6页
• 分类号: TP751
• 字数: 6549字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.12.044

摘要

在为自动图像标注构建相似图的过程中，针对传统的方法是基于图像间的视觉相似性，其没有考虑到数据集中某个子数据集内的结构信息这一问题，提出一种基于 Voronoi k 阶邻近图的半监督学习自动图像标注方法。该方法充分考虑 Voronoi k 阶邻近图能很好地表达空间目标的影响区域以及可以方便地进行空间邻近的描述与推理的特性，将特征空间内的图像数据点分布信息融合到点对间的相似度量表示中，利用未标注样本挖掘图像特征的内在规律，然后把半监督学习的方法和多标记学习有效结合起来，从而达到对图像进行自动标注。实验结果表明，提出的标注方法可行，同时标注结果与传统的标注方法相比得到了明显改善。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭玉堂	合肥师范学院计算机学院	50	218	8.0	12.0
2	吴寿昆	安徽大学计算机科学与技术学院	1	3	1.0	1.0