基于多特征融合与PLSA-GMM的图像自动标注

• 作者: 孙君顶 张毅 李海华 靳姣林
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 多特征融合 概率潜在语义分析 高斯混合模型 图像自动标注
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 31-35,39
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4701字
• 语种: 中文

摘要

为减少图像检索中图像信息的缺失与语义鸿沟的影响,提出了一种基于多特征融合与PLSA-GMM的图像自动标注方法.首先,提取图像的颜色特征、形状特征和纹理特征,三者融合作为图像的底层特征;然后,基于概率潜在语义分析(PLSA)与高斯混合模型(GMM)建立图像底层特征、视觉语义主题与标注关键词间的联系,并基于该模型实现对图像的自动标注.采用Corel 5k数据库进行验证,实验结果证明了本文方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙君顶	河南理工大学计算机科学与技术学院	50	669	14.0	24.0
2	靳姣林	河南理工大学计算机科学与技术学院	3	12	3.0	3.0
3	李海华	河南理工大学计算机科学与技术学院	4	12	3.0	3.0
4	张毅	河南理工大学计算机科学与技术学院	5	10	2.0	3.0