基于距离测度学习的AP聚类图像标注

• 作者: 吕学强 王浩 黄跃
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 距离测度学习 近邻传播(AP)聚类算法 图像标注
• 年，卷（期）: 2017,（23）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 159-164,207
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6849字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1606-0180

摘要

针对有效利用图像底层视觉特征和图像语义特征进行图像标注,提出一种改进的AP(Affinity Propagation)聚类标注模型.首先采用半监督距离测度学习算法,融合图像语义信息,训练得到新的距离测度.然后使用新的距离测度对每一类图像进行AP聚类,生成各类图像的聚类中心,计算待标注图像到各类图像聚类中心的平均距离,确定待标注图像类别.最后计算待标注图像到类内各个聚类中心的距离,确定待标注图像类内类别,统计该类别下图像的标注词,作为待标注图像的标注词.在Corel5K和NUS-WIDE数据集上进行了实验,经验证,该方法有效提高了标注精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕学强	北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室	146	1187	15.0	30.0
2	黄跃		14	115	5.0	10.0
3	王浩	北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室	2	2	1.0	1.0